Pandas中Python写入特定单元格的值

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas库将值写入Excel表格中特定单元格的方法。Pandas是一个非常流行的Python库，用于数据分析和数据处理。使用Pandas，可以轻松的从多种数据源中导入数据，包括CSV、文本文件和Excel文件，并提供了灵活的工具进行数据预处理、清理和转换。

阅读更多：Pandas 教程

Pandas读取Excel表格

在写入特定单元格的值之前，我们首先需要使用Pandas来读取Excel表格。Pandas具有方便的函数来读取Excel文件，如read_excel()函数。下面是一个例子，读取名为“example.xlsx”的Excel文件中的一个工作表。

import pandas as pd 

df = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name="Sheet1")

这将返回一个名为“df”的Pandas DataFrame对象，其中包含工作表的所有行和列。现在我们可以使用Pandas DataFrame对象来写入特定的单元格。

Pandas向特定单元格写入值

首先，我们需要选择要写入值的单元格。这可以通过在行和列的索引中指定位置来完成。Pandas DataFrame使用从零开始的整数索引，因此第一行的索引为0，第一列的索引为0。

下面是一个例子，使用loc()函数选定第2行和第3列的单元格。

df.loc[1, "B"] = "New Value"

上面的代码将值“New Value”写入第2行和第3列的单元格（也就是B2单元格），因为列B位于第3列，而我们从第0列开始计数。

我们还可以通过指定行和列的标签名来选择单元格。下面是一个例子，使用loc()函数根据标签名选择特定的行和列。

df.loc[df["Name"] == "John", "Score"] = 90

上面的代码选择名为“John”的行，并在“Score”列中写入值“90”。

需要注意的是，如果要将值写入空单元格，请确保定义单元格的行和列。否则，将会出现“未定义对象”错误。

Pandas将DataFrame写入到excel中

最后，我们可以使用to_excel()函数将DataFrame写入新的Excel文件中。下面是一个例子，将一个名为“output.xlsx”的新Excel文件写入数据。

df.to_excel("output.xlsx", sheet_name="Sheet1", index=False)

上面的代码将DataFrame写入名为“output.xlsx”的新excel文件中。请注意参数中的index=False，它将索引从excel文件中删除。将索引写入excel文件可以帮助我们在读取文件时跟踪每一行，但在某些情况下，我们可能需要删除它。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas库写入特定单元格的值到Excel表格中。我们学习了如何使用loc()函数选择单元格，如何将值写入指定的单元格，并如何使用to_excel()函数将DataFrame写入新的Excel文件中。通过这些方法，你可以使用Python自动化地修改和处理Excel文件。