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使用Python Pandas库操作Excel表格的技巧

news 2025/7/19 0:47:29

在数据分析和处理中，我们经常需要对Excel表格进行操作。Python Pandas库提供了丰富的API来读取、写入、修改Excel表格。本文将介绍如何使用Python Pandas库操作Excel表格，包括向Excel表格添加新行、创建Excel表格等。

1.向Excel表格添加新行

下面是一个示例函数add_row_to_excel()，用于向Excel表格中添加新行：

def add_row_to_excel(row_data, sheet_name, excel_path, day_num=None):df = pd.read_excel(excel_path, header=0, sheet_name=sheet_name)  if day_num == None:  df_all = pd.DataFrame(data=None) df_all = pd.concat([df_all, df], ignore_index=True)  df = pd.DataFrame(row_data)df_all = pd.concat([df_all, df], ignore_index=True)data_list = df_all.drop_duplicates(keep='first')  df_all.to_excel(excel_path, index=False, sheet_name=sheet_name, encoding='utf-8')  else:  targrt = row_dataday_row_num = day_num + 1  df_dict = df.to_dict()for i in range(0, len(targrt)):key = list(targrt.keys())[i]  try:df_dict[key][day_row_num] = targrt[key][0]  except:  df_dict[int(key)][day_row_num] = targrt[key][0]  df_all = pd.DataFrame(df_dict)with pd.ExcelWriter(excel_path, mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer:df_all.to_excel(writer, index=False, sheet_name=sheet_name)

该函数使用pandas库的read_excel()方法读取Excel表格数据，并通过concat()方法将原有数据和新行数据进行合并。其中，row_data参数表示新行的数据信息，sheet_name参数表示要操作的Excel表格中的表名，excel_path参数表示Excel文件路径，day_num参数表示要添加新行的位置。

2.创建Excel表格

下面是一个示例函数creat_excel_sheet()，用于创建Excel表格：

def creat_excel_sheet(sheet_name, stock_code_list, stock_name_list):pd_dict = {'时间': ['初次买入时间', '初次买入价格', '第1天开盘', '第2天开盘', '第3天开盘', '第4天开盘', '第5天开盘', '第6天开盘']}columns = len(stock_code_list)for i in range(0, columns):buy_time = str(d_buy)pd_dict[f'{stock_code_list[int(i)]}'] = [buy_time, "", "", "", "", "", "", ""]pd_dict[f'{stock_name_list[int(i)]}'] = [buy_time, "", "", "", "", "", "", ""]stock_signal_data = pd.DataFrame(pd_dict)try:with pd.ExcelWriter(Stock_templet_path, mode='a', engine='openpyxl') as writer:stock_signal_data.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name)except:df = pd.read_excel(Stock_templet_path, sheet_name=sheet_name, dtype={0: "string"})row_column_num = df.shapeif ( row_column_num[1] - 2 ) / 2 < columns:df_dict = df.to_dict()df_dict[f'{stock_code_list[int(columns - 1)]}'] = {0:buy_time, 1:"", 2:"", 3:"", 4:"", 5:"", 6:"", 7:""}df_dict[f'{stock_name_list[int(columns - 1)]}'] = {0:buy_time, 1:"", 2:"", 3:"", 4:"", 5:"", 6:"", 7:""}df_all = pd.DataFrame(df_dict)with pd.ExcelWriter(Stock_templet_path, mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer:df_all.to_excel(writer, index=False, sheet_name=sheet_name)