python中使用pandas读写Excel数据_pandas库覆盖表格

Excel作为常用的数据存储和展示工具，在数据处理和分析过程中扮演着重要角色。pandas作为Python中一个强大的数据处理库，提供了便捷的接口来读写Excel文件。本文将介绍如何使用pandas来读取和写入Excel文件中的数据。

一、安装必要的库

首先，确保你已经安装了pandas和openpyxl库。pandas用于数据处理，而openpyxl作为Excel文件的读写引擎。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas openpyxl

二、读取Excel第一张表格的数据

读取Excel文件的第一张表格数据非常简单。你可以使用pandas的read_excel函数来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd  
  
# 读取Excel文件的第一张表格  
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')  
  
# 显示读取到的数据  
print(df)

在上面的代码中，pd.read_excel函数用于读取Excel文件，并通过sheet_name参数指定要读取的工作表名称（默认为'Sheet1'）。读取到的数据会被存储在一个DataFrame对象中，你可以通过print(df)来查看数据。

三、读取Excel第一张表格中指定行列的数据

import pandas as pd  
  
# 读取 Excel 文件的第一张表格  
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')  
  
# 读取第2行第1列的数据  即A2的数据
# 注意：pandas 的索引是从 0 开始的，所以第1行第1列的索引是 (0, 0)  
cell_value = df.iloc[0, 0]  
  
# 打印读取到的数据  
print(cell_value)

读取多列的数据可以将 cell_value = df.iloc[0:3, 0]  即读取 A2:A4中的数据

四、写入Excel第一张表格中指定行列的数据

要写入数据到 Excel 文件的第1行第1列，你需要先确保该位置是空的或者你想覆盖该位置的数据。由于 pandas 的 to_excel 方法主要用于写入整个 DataFrame，而不是单个单元格，因此你需要先创建一个包含你想要写入数据的 DataFrame，然后再将其写入 Excel。但是，如果只想写入一个单元格，你可以使用 openpyxl 库来直接操作单元格。

下面是一个使用 openpyxl 来写入单个单元格的示例：

import pandas as pd  
from openpyxl import load_workbook  
  
# 加载现有的 Excel 文件  
book = load_workbook('example.xlsx')  
sheet = book['Sheet1']  
  
# 写入数据到第1行第1列（Excel 中的行和列是从 1 开始的 即写入A0的数据）  
sheet.cell(row=1, column=1, value='新的值')  
  
# 保存更改后的 Excel 文件  
book.save('example.xlsx')

五、写入Excel数据覆盖表格

使用 pandas 来写入数据（尽管这不是写入单个单元格的最直接方法），你可以创建一个包含新数据的 DataFrame，并将其写入整个工作表，但这会覆盖原有工作表的所有数据。通常不推荐这种做法，除非你确实想替换整个工作表的内容。

import pandas as pd  
  
# 创建一个新的 DataFrame，只包含你想要写入的数据  
# 注意：这里的 index 和 columns 是为了匹配 Excel 中的行和列，但实际上我们只需要一个值  
new_data = pd.DataFrame({'A': ['新的值']}, index=[0])  
  
# 将新的 DataFrame 写入 Excel 文件的第一张表格，这会覆盖原有数据  
new_data.to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=False)