Comment écrire dans un fichier Excel existant sans écraser les données (en utilisant 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 de plusieurs onglets différents. Cependant, il ne contient pas encore "Main".

Pandas écrit correctement dans la feuille "Main", malheureusement il supprime également tous les autres onglets.

La documentation Pandas dit qu'elle utilise openpyxl pour les fichiers xlsx. Un rapide coup d'œil à travers le code ExcelWriterdonne un indice que quelque chose comme ça pourrait fonctionner:

import pandas
from openpyxl import load_workbook

book = load_workbook('Masterfile.xlsx')
writer = pandas.ExcelWriter('Masterfile.xlsx', engine='openpyxl') 
writer.book = book

## ExcelWriter for some reason uses writer.sheets to access the sheet.
## If you leave it empty it will not know that sheet Main is already there
## and will create a new sheet.

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

    # 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()

REMARQUE: pour Pandas <0.21.0, remplacez sheet_namepar 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 la openpyxlversion 2.4.0et la pandasversion 0.19.2, le processus proposé 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!

À partir de pandas 0.24, vous pouvez simplifier cela avec l' modeargument mot - clé de ExcelWriter:

import pandas as pd

with pd.ExcelWriter('the_file.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') as writer: 
     data_filtered.to_excel(writer) 

Ancienne question, mais je suppose que certaines personnes recherchent toujours cela - alors ...

Je trouve cette méthode agréable car toutes les feuilles de calcul sont chargées dans un dictionnaire de paires de noms de feuilles et de cadres de données, créé par des pandas avec l'option sheetname = None. 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, le xlsxwriter fonctionne mieux que openpyxl pour cette tâche particulière en termes de vitesse et de format.

Remarque: 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 qu'il s'agit d'un fil de discussion plus ancien, mais c'est le premier élément que vous trouvez lors de la recherche, et les solutions ci-dessus ne fonctionnent pas si vous devez conserver des graphiques dans un classeur que vous avez déjà créé. Dans ce cas, xlwings est une meilleure option - il vous permet d'écrire dans le livre Excel et de conserver les graphiques / données des graphiques.

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()

Il existe une meilleure solution dans 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

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 est que le formatage du fichier maître (fichier auquel nous ajoutons une nouvelle feuille) est perdu.

writer = pd.ExcelWriter('prueba1.xlsx'engine='openpyxl',keep_date_col=True)

L'espoir "keep_date_col" vous aidera

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()

Méthode:

• Peut créer un fichier s'il n'est pas présent
• Ajouter à Excel existant selon le nom de la feuille

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

def write_to_excel(df, file):
    try:
        book = load_workbook(file)
        writer = pd.ExcelWriter(file, engine='openpyxl') 
        writer.book = book
        writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)
        df.to_excel(writer, **kwds)
        writer.save()
    except FileNotFoundError as e:
        df.to_excel(file, **kwds)

Usage:

df_a = pd.DataFrame(range(10), columns=["a"])
df_b = pd.DataFrame(range(10, 20), columns=["b"])
write_to_excel(df_a, "test.xlsx", sheet_name="Sheet a", columns=['a'], index=False)
write_to_excel(df_b, "test.xlsx", sheet_name="Sheet b", columns=['b'])