Python-如何在不覆盖数据的情况下（使用pandas）写入现有的Excel文件？（python 文件写入不覆盖）

25-03-01 19

本文将带您了解关于Python-如何在不覆盖数据的情况下的新内容，同时我们还将为您解释使用pandas写入现有的Excel文件？的相关知识，另外，我们还将为您提供关于delphi–如何在不覆盖现有文件

本文将带您了解关于Python-如何在不覆盖数据的情况下的新内容，同时我们还将为您解释使用pandas写入现有的Excel文件？的相关知识，另外，我们还将为您提供关于delphi – 如何在不覆盖现有文件的情况下创建线程文件？、php – 如何在不覆盖目标文件的情况下复制文件？、python pandas 读取文件写入文件excel、python pandas写入excel文件的实用信息。

本文目录一览：

Python-如何在不覆盖数据的情况下（使用pandas）写入现有的Excel文件？（python 文件写入不覆盖）
delphi – 如何在不覆盖现有文件的情况下创建线程文件？
php – 如何在不覆盖目标文件的情况下复制文件？
python pandas 读取文件写入文件excel
python pandas写入excel文件

Python-如何在不覆盖数据的情况下（使用pandas）写入现有的Excel文件？（python 文件写入不覆盖）

如何解决Python-如何在不覆盖数据的情况下（使用pandas）写入现有的Excel文件？？

pandas文档表示，它对xlsx文件使用openpyxl。快速浏览一下其中的代码ExcelWriter可以提示可能会发生以下情况：

import pandas
from openpyxl import load_workbook

book = load_workbook(''Masterfile.xlsx'')
writer = pandas.ExcelWriter(''Masterfile.xlsx'', engine=''openpyxl'') 
writer.book = book
writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)

data_filtered.to_excel(writer, "Main", cols=[''Diff1'', ''Diff2''])

writer.save()

解决方法

我使用熊猫以以下方式写入excel文件：

import pandas

writer = pandas.ExcelWriter(''Masterfile.xlsx'') 

data_filtered.to_excel(writer,"Main",cols=[''Diff1'',''Diff2''])

writer.save()

Masterfile.xlsx已经包含许多不同的选项卡。但是，它还不包含“ Main”。

熊猫正确地写到“主要”表，不幸的是，它也删除了所有其他标签。

delphi – 如何在不覆盖现有文件的情况下创建线程文件？

到现在为止,每当我想创建一个文件而不覆盖现有文件时,我就做了这样的事情：

if not FileExists(filename) then
  stream := TFileStream.Create(filename,fmCreate);

但这不是线程安全的.所以现在我正在寻找一个线程安全版本.

也许我可以结合一些模式使TFileStream.Create(filename,fmCreate fm ???);如果文件存在则失败？

我需要这个与旧DOS程序通信目录锁.但是DOS程序没有打开文件.

总结

以上是小编为你收集整理的delphi – 如何在不覆盖现有文件的情况下创建线程文件？全部内容。

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php – 如何在不覆盖目标文件的情况下复制文件？

我制作的剧本是.

<?PHP

$source_file = 'http://www.domain.tld/directory/img.png'; 
$dest_file = '/home/user/public_html/directory/directory/img.png'; 

copy($source_file,$dest_file);

?>

每次脚本运行时,我都需要删除该图像并重新上载.我要么想要它是img1.png,img2.png,img3.png等等.或者img(日期,时间).png,img(日期,时间).png等.这是可能的,如果是的话,如何我这样做吗？

解决方法

如果您担心覆盖文件,可以直接插入时间戳以确保唯一性：

$dest_file = '/home/user/public_html/directory/directory/img.png';

// /home/user/public_html/directory/directory/img1354386279.png
$dest_file = preg_replace("/\.[^\.]{3,4}$/i",time() . "$0",$dest_file);

如果您想要更简单的数字,只要具有该名称的文件已存在,您可以采用稍微更多的任务路由并更改目标文件名：

$file = "http://i.imgur.com/Z92wU.png";
$dest = "nine-guy.png";

while (file_exists($dest)) {
    $dest = preg_replace_callback("/(\d+)?(\.[^\.]+)$/",function ($m) {
        return ($m[1] + 1) . $m[2];
    },$dest);
}

copy($file,$dest);

您可能需要使用更高版本的PHP进行匿名函数回调;我用5.3.10进行了测试,一切正常.

python pandas 读取文件写入文件excel

读取数据

import pandas as pd
import collections
def readLocationCodeForExcel():
    read_file = r"test.xlsx"
    sheet_names = {"库位码","地堆码"}

    sheet_data = pd.ExcelFile(read_file) #读取sheet数据
   #sheet列表
    read_sheet_data = sheet_data.sheet_names
    #查看缺少的sheet
    lack_set = sheet_names - set(read_sheet_data)
    #初始化数组
    read_code_array = np.array([])
    row_col_array = np.array([])
    region_array = np.array([])
    if lack_set:
        logger.info("缺少的sheet将不会查询:{}".format(lack_set))

    sheet_names = sheet_names - lack_set
    for sheet_name in sheet_names:

        df = pd.read_excel(read_file,sheet_name=sheet_name,dtype=str)
        if sheet_name in df.keys():
            #print(type(df[sheet_name].values))
            #read_code_list = read_code_list + list(df[sheet_name].values)
            read_code_array = np.hstack((read_code_array,df[sheet_name].values))# 读取 地堆 列 水平组合 有点像字符组合 str1=str1+strx
            row_col_array = np.hstack((row_col_array,df["位置"].values))
            region_array = np.hstack((region_array,df["区域名称"].values))
    return read_code_array, row_col_array,region_array

写入数据

import pandas as pd
import collections

def wirteInventoryDataToExcelTest(data):
    write_file = "path_to_file.xlsx"
    #data = (1,2,3)

    df = pd.DataFrame(data)
    writer =  pd.ExcelWriter(write_file)
    df.to_excel(writer,index=False,startrow=0) # index=False不写入序号
    #df1.to_excel(writer)
    writer.save()

 #region_array2 等 为 np.array([....]) 数据 其中 region_array2[0] 存的是excel表头，前面数组同样
 data_dict = collections.OrderedDict() #把字典变为有序字典 用于写入excel数据有顺序写入
 data_dict[region_array2[0]] = np.delete(region_array2, 0)
data_dict[row_col_array2[0]] = np.delete(row_col_array2, 0)
data_dict[locationCode_array[0]] = np.delete(locationCode_array,0)
data_dict[identifyCode_array[0]] = np.delete(identifyCode_array, 0)
data_dict[p_qty_array[0]] =  np.delete(p_qty_array, 0)
data_dict[unitName_array[0]] = np.delete(unitName_array, 0)
data_dict[p_name_array[0]] = np.delete(p_name_array, 0)
data_dict[sellAttributeValues_array[0]] = np.delete(sellAttributeValues_array, 0)


 wirteInventoryDataToExcelTest(data_dict)

python pandas写入excel文件

pandas读取、写入csv数据非常方便，但是有时希望通过excel画个简单的图表看一下数据质量、变化趋势并保存，这时候csv格式的数据就略显不便，因此尝试直接将数据写入excel文件。

pandas可以写入一个或者工作簿，两种方法介绍如下：

1、如果是将整个DafaFrame写入excel，则调用to_excel()方法即可实现，示例代码如下：

# output为要保存的Dataframe
output.to_excel(''保存路径 + 文件名.xlsx'')

2、有多个数据需要写入多个excel的工作簿，这时需要调用通过ExcelWriter()方法打开一个已经存在的excel表格作为writer，然后通过to_excel()方法将需要保存的数据逐个写入excel，最后关闭writer。

示例代码如下：

# 创建一个空的excel文件
nan_excle = pd.DataFrame()
nan_excel.to_excel(path + filename)

# 打开excel
writer = pd.ExcelWriter(path + filename)
#sheets是要写入的excel工作簿名称列表
for sheet in sheets:
　　output.to_excel(writer, sheet_name=sheet)

# 保存writer中的数据至excel
# 如果省略该语句，则数据不会写入到上边创建的excel文件中
writer.save()

注：pandas读出、写入excel数据时依赖通过read_excel、to_excel读出或写入excel时需要xlrd、xlwt库，调用ExcelWriter方法则需要openpyxl库。本人在anaconda prompt中使用conda安装这三个库时没有成功，最后通过pip install命令安装，使用正常。

示例代码：

pip install xlrd
pip install xlwt
pip install openpyxl

2019年8月18日更新：

今天无意中重新安装 xlrd 库发现 conda 已经已经支持 xlrd、xlwt、openpyxl 三个库的安装，遂在此更新说明。

今天关于Python-如何在不覆盖数据的情况下和使用pandas写入现有的Excel文件？的分享就到这里，希望大家有所收获，若想了解更多关于delphi – 如何在不覆盖现有文件的情况下创建线程文件？、php – 如何在不覆盖目标文件的情况下复制文件？、python pandas 读取文件写入文件excel、python pandas写入excel文件等相关知识，可以在本站进行查询。

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