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pandas中的ExcelWriter和ExcelFile的实现方法
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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一、简介

　　pandas中的ExcelFile()和ExcelWriter()，是pandas中对excel表格文件进行读写相关操作非常方便快捷的类，尤其是在对含有多个sheet的excel文件进行操控时非常方便，本文就将针对这两个类的使用方法展开介绍；

二、ExcelFile()

　　在使用ExcelFile()时需要传入目标excel文件所在路径及文件名称，下面是示例：

import pandas as pd
demo_excel = pd.ExcelFile(r'D:\demo.xlsx')

　　查看demo_excel的类型：

type(demo_excel)

pandas中的ExcelWriter和ExcelFile的实现方法

　　接下来可以使用ExcelFile()中的方法来获取目标表格文件的相关信息：

　　1、sheet_names

　　使用sheet_names来查看当前表格中包含的所有sheet名称（按顺序）：

print(demo_excel.sheet_names)

pandas中的ExcelWriter和ExcelFile的实现方法

　　2、parse()

　　使用parse()可以根据传入的sheet名称来提取对应的表格信息，下面是一个简单的示例：

table1 = demo_excel.parse(sheet_name=demo_excel.sheet_names[0])

table2 = demo_excel.parse(sheet_name=demo_excel.sheet_names[1])

table3 = demo_excel.parse(sheet_name=demo_excel.sheet_names[2])

print(table1)
print(table2)
print(table3)

pandas中的ExcelWriter和ExcelFile的实现方法

三、ExcelWriter()

　　使用ExcelWriter()可以向同一个excel的不同sheet中写入对应的表格数据，首先需要创建一个writer对象，传入的主要参数为已存在容器表格的路径及文件名称:

writer = pd.ExcelWriter(r'D:\demo.xlsx')
print(type(writer))

pandas中的ExcelWriter和ExcelFile的实现方法

　　基于已创建的writer对象，可以利用to_excel()方法将不同的数据框及其对应的sheet名称写入该writer对象中，并在全部表格写入完成之后，使用save()方法来执行writer中内容向对应实体excel文件写入数据的过程：

'''创建数据框1'''
df1 = pd.DataFrame({'V1':np.random.rand(100),
          'V2 ':np.random.rand(100),
          'V3':np.random.rand(100)})
df1.to_excel(writer,sheet_name='sheet1',index=False)

'''创建数据框2'''
df2 = pd.DataFrame({'V1':np.random.rand(100),
          'V2 ':np.random.rand(100),
          'V3':np.random.rand(100)})
df2.to_excel(writer,sheet_name='sheet2',index=False)

'''创建数据框3'''
df3 = pd.DataFrame({'V1':np.random.rand(100),
          'V2 ':np.random.rand(100),
          'V3':np.random.rand(100)})
df3.to_excel(writer,sheet_name='sheet3',index=False)

'''数据写出到excel文件中'''
writer.save()

　　这时之前指定的外部excel文件中便成功存入相应的内容：

pandas中的ExcelWriter和ExcelFile的实现方法

标签：
pandas,ExcelWriter,ExcelFile
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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