Python Pandas附加到具有匹配列的现有excel

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

在使用Python Pandas将数据附加到具有匹配列的现有Excel文件时，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

1. 读取现有的Excel文件：

existing_file = 'path/to/existing_file.xlsx'
df_existing = pd.read_excel(existing_file)

1. 准备要附加的数据：

new_data = {'Column1': [value1, value2, ...], 'Column2': [value1, value2, ...], ...}
df_new = pd.DataFrame(new_data)

1. 将新数据附加到现有数据的末尾：

df_combined = pd.concat([df_existing, df_new], ignore_index=True)

1. 将合并后的数据写入到现有的Excel文件中：

writer = pd.ExcelWriter(existing_file, engine='openpyxl')
writer.book = load_workbook(existing_file)
df_combined.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')
writer.save()

在上述步骤中，我们首先使用pd.read_excel()函数读取现有的Excel文件，并将其存储在一个DataFrame对象中。然后，我们准备要附加的新数据，并将其存储在另一个DataFrame对象中。接下来，我们使用pd.concat()函数将新数据附加到现有数据的末尾，生成一个合并后的DataFrame对象。最后，我们使用pd.ExcelWriter()和load_workbook()函数将合并后的数据写入到现有的Excel文件中。

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请注意，以上答案仅供参考，具体操作可能因实际情况而异。