Comment écrire dans un fichier Excel existant sans écraser les données (avec des pandas)?
J'utilise des pandas pour écrire dans un fichier Excel de la manière suivante:
import pandas
writer = pandas.ExcelWriter('Masterfile.xlsx')
data_filtered.to_Excel(writer, "Main", cols=['Diff1', 'Diff2'])
writer.save()
Masterfile.xlsx se compose déjà d'un nombre d'onglets différents.
Les pandas écrivent correctement dans la feuille "principale". Malheureusement, tous les autres onglets sont également supprimés.
Pandas docs dit qu'il utilise openpyxl pour les fichiers xlsx. Un coup d’œil rapide dans le code dans ExcelWriter donne une idée que quelque chose comme cela pourrait marcher:
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()
Voici une fonction d'assistance:
def append_df_to_Excel(filename, df, sheet_name='Sheet1', startrow=None,
truncate_sheet=False,
**to_Excel_kwargs):
"""
Append a DataFrame [df] to existing Excel file [filename]
into [sheet_name] Sheet.
If [filename] doesn't exist, then this function will create it.
Parameters:
filename : File path or existing ExcelWriter
(Example: '/path/to/file.xlsx')
df : dataframe to save to workbook
sheet_name : Name of sheet which will contain DataFrame.
(default: 'Sheet1')
startrow : upper left cell row to dump data frame.
Per default (startrow=None) calculate the last row
in the existing DF and write to the next row...
truncate_sheet : truncate (remove and recreate) [sheet_name]
before writing DataFrame to Excel file
to_Excel_kwargs : arguments which will be passed to `DataFrame.to_Excel()`
[can be dictionary]
Returns: None
"""
from openpyxl import load_workbook
import pandas as pd
# ignore [engine] parameter if it was passed
if 'engine' in to_Excel_kwargs:
to_Excel_kwargs.pop('engine')
writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl')
# Python 2.x: define [FileNotFoundError] exception if it doesn't exist
try:
FileNotFoundError
except NameError:
FileNotFoundError = IOError
try:
# try to open an existing workbook
writer.book = load_workbook(filename)
# get the last row in the existing Excel sheet
# if it was not specified explicitly
if startrow is None and sheet_name in writer.book.sheetnames:
startrow = writer.book[sheet_name].max_row
# truncate sheet
if truncate_sheet and sheet_name in writer.book.sheetnames:
# index of [sheet_name] sheet
idx = writer.book.sheetnames.index(sheet_name)
# remove [sheet_name]
writer.book.remove(writer.book.worksheets[idx])
# create an empty sheet [sheet_name] using old index
writer.book.create_sheet(sheet_name, idx)
# copy existing sheets
writer.sheets = {ws.title:ws for ws in writer.book.worksheets}
except FileNotFoundError:
# file does not exist yet, we will create it
pass
if startrow is None:
startrow = 0
# write out the new sheet
df.to_Excel(writer, sheet_name, startrow=startrow, **to_Excel_kwargs)
# save the workbook
writer.save()
NOTE: pour les pandas <0.21.0, remplacez sheet_name par sheetname!
Exemples d'utilisation:
append_df_to_Excel('d:/temp/test.xlsx', df)
append_df_to_Excel('d:/temp/test.xlsx', df, header=None, index=False)
append_df_to_Excel('d:/temp/test.xlsx', df, sheet_name='Sheet2', index=False)
append_df_to_Excel('d:/temp/test.xlsx', df, sheet_name='Sheet2', index=False, startrow=25)
Avec openpyxlversion 2.4.0 et pandasversion 0.19.2, le processus créé par @ski devient un peu plus simple:
import pandas
from openpyxl import load_workbook
with pandas.ExcelWriter('Masterfile.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
writer.book = load_workbook('Masterfile.xlsx')
data_filtered.to_Excel(writer, "Main", cols=['Diff1', 'Diff2'])
#That's it!
Vieille question, mais je suppose que certaines personnes cherchent encore cela - alors ...
Je trouve cette méthode intéressante car toutes les feuilles de calcul sont chargées dans un dictionnaire de paires nom-feuille et image-données, créées par des pandas avec l'option nom-feuille = Aucune. Il est simple d’ajouter, de supprimer ou de modifier des feuilles de calcul entre la lecture de la feuille de calcul au format dict et sa réécriture à partir du dict. Pour moi, xlsxwriter fonctionne mieux que openpyxl pour cette tâche particulière en termes de vitesse et de format.
Note: les futures versions de pandas (0.21.0+) changeront le paramètre "sheetname" en "sheet_name".
# read a single or multi-sheet Excel file
# (returns dict of sheetname(s), dataframe(s))
ws_dict = pd.read_Excel(excel_file_path,
sheetname=None)
# all worksheets are accessible as dataframes.
# easy to change a worksheet as a dataframe:
mod_df = ws_dict['existing_worksheet']
# do work on mod_df...then reassign
ws_dict['existing_worksheet'] = mod_df
# add a dataframe to the workbook as a new worksheet with
# ws name, df as dict key, value:
ws_dict['new_worksheet'] = some_other_dataframe
# when done, write dictionary back to Excel...
# xlsxwriter honors datetime and date formats
# (only included as example)...
with pd.ExcelWriter(Excel_file_path,
engine='xlsxwriter',
datetime_format='yyyy-mm-dd',
date_format='yyyy-mm-dd') as writer:
for ws_name, df_sheet in ws_dict.items():
df_sheet.to_Excel(writer, sheet_name=ws_name)
Pour l'exemple de la question de 2013:
ws_dict = pd.read_Excel('Masterfile.xlsx',
sheetname=None)
ws_dict['Main'] = data_filtered[['Diff1', 'Diff2']]
with pd.ExcelWriter('Masterfile.xlsx',
engine='xlsxwriter') as writer:
for ws_name, df_sheet in ws_dict.items():
df_sheet.to_Excel(writer, sheet_name=ws_name)
Je sais que c'est un fil plus ancien, mais c'est le premier élément trouvé lors de la recherche et les solutions ci-dessus ne fonctionnent pas si vous devez conserver les graphiques dans un classeur que vous avez déjà créé. Dans ce cas, xlwings est une meilleure option - elle vous permet d’écrire dans le livre Excel et de conserver les graphiques/données de graphique.
exemple simple:
import xlwings as xw
import pandas as pd
#create DF
months = ['2017-01','2017-02','2017-03','2017-04','2017-05','2017-06','2017-07','2017-08','2017-09','2017-10','2017-11','2017-12']
value1 = [x * 5+5 for x in range(len(months))]
df = pd.DataFrame(value1, index = months, columns = ['value1'])
df['value2'] = df['value1']+5
df['value3'] = df['value2']+5
#load workbook that has a chart in it
wb = xw.Book('C:\\data\\bookwithChart.xlsx')
ws = wb.sheets['chartData']
ws.range('A1').options(index=False).value = df
wb = xw.Book('C:\\data\\bookwithChart_updated.xlsx')
xw.apps[0].quit()
À partir de pandas 0.24, vous pouvez simplifier ceci avec l’argument mode de ExcelWriter:
import pandas as pd
with pd.ExcelWriter('the_file.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') as writer:
data_filtered.to_Excel(writer)
def append_sheet_to_master(self, master_file_path, current_file_path, sheet_name):
try:
master_book = load_workbook(master_file_path)
master_writer = pandas.ExcelWriter(master_file_path, engine='openpyxl')
master_writer.book = master_book
master_writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in master_book.worksheets)
current_frames = pandas.ExcelFile(current_file_path).parse(pandas.ExcelFile(current_file_path).sheet_names[0],
header=None,
index_col=None)
current_frames.to_Excel(master_writer, sheet_name, index=None, header=False)
master_writer.save()
except Exception as e:
raise e
Cela fonctionne parfaitement bien, la seule chose à faire est que le formatage du fichier maître (fichier dans lequel nous ajoutons une nouvelle feuille) est perdu.
book = load_workbook(xlsFilename)
writer = pd.ExcelWriter(self.xlsFilename)
writer.book = book
writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)
df.to_Excel(writer, sheet_name=sheetName, index=False)
writer.save()
Il y a une meilleure solution dans les pandas 0.24:
with pd.ExcelWriter(path, mode='a') as writer:
s.to_Excel(writer, sheet_name='another sheet', index=False)
avant:
après:
alors améliorez vos pandas maintenant:
pip install --upgrade pandas
writer = pd.ExcelWriter('prueba1.xlsx'engine='openpyxl',keep_date_col=True)
"Keep_date_col" espère vous aider