做网站入门怎样做平台推广

输出文件运行前（有两张表，“表1”和“Sheet1”）：

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一：写入单表（删除所有旧工作表，写入新表）

import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1],'B': [1, 1, 1]
})df2 = pd.DataFrame({'C': [0, 0, 0],'D': [0, 0, 0]
})
# 无ExcelWriter直接写入
df1.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1',index=None)
df2.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet2',index=None)

运行后（原“表1”“Sheet1”删除，写入“Sheet2”）：

二：写入多表（删除所有旧工作表，写入新表）

import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1],'B': [1, 1, 1]
})df2 = pd.DataFrame({'C': [0, 0, 0],'D': [0, 0, 0]
})
# 使用 ExcelWriter 写入不同的 sheet
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1',index=None)df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2',index=None)

或者

import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1],'B': [1, 1, 1]
})df2 = pd.DataFrame({'C': [0, 0, 0],'D': [0, 0, 0]
})
# 使用 ExcelWriter 写入不同的 sheet
writer=pd.ExcelWriter('output.xlsx')
df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1',index=None)
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2',index=None)
writer.close()
'''
excelwriter()相当于open()函数
writer赋值时要像打开文件那样进行上下文管理，需要调用close()来关闭保存文件。
否则使用with语句，不需要调用close()。'''

运行后（原“表1”“Sheet1”删除，写入新“Sheet1”“Sheet2”）：

三：追加写入（保留原有表格，旧表第一行覆盖写入新数据）

import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1],'B': [1, 1, 1]
})df2 = pd.DataFrame({'C': [0, 0, 0],'D': [0, 0, 0]
})
# 使用 ExcelWriter 写入不同的 sheet
with pd.ExcelWriter('output.xlsx',mode='a', engine='openpyxl', if_sheet_exists="overlay") as writer:df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1',index=None)df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2',index=None)

运行后（原“表1”“Sheet1”保留，在“Sheet1”写入新数据，新建“Sheet2”）：

四：追加写入（保留原有表格，旧表最后一行不覆盖写入新数据）

import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1],'B': [1, 1, 1]
})df2 = pd.DataFrame({'C': [0, 0, 0],'D': [0, 0, 0]
})
# 使用 ExcelWriter 写入不同的 sheet
with pd.ExcelWriter('output.xlsx',mode='a', engine='openpyxl', if_sheet_exists="overlay") as writer:df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1',index=None, startrow=3, startcol=0)df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2',index=None)

运行后（原“表1”“Sheet1”保留，在“Sheet1”写入新数据，新建“Sheet2”）：