从特定单元格引用开始将多个数据框添加到现有 Excel 工作表中

Question

下午好，

我正在开发一个 python 程序，它将采用 3 个单独的数据框并将它们放入现有的 excel 文件中； 覆盖有问题的单元格范围，但保持其余行和列不变。

下面是 Excel 文件结构的示例

关键词	比赛类型	col1a	col1b	col1c	col2a	col2b	col2c	col3a	col3b	col3c	柜台
不被删除	不被删除	替换数据	替换数据	替换数据	替换数据	替换数据	替换数据	替换数据	替换数据	替换数据	不被删除
不被删除	不被删除	替换数据	替换数据	替换数据	替换数据	替换数据	替换数据	替换数据	替换数据	替换数据	不被删除

在这我需要从第 2 行第 3 列开始的第一个 df，第 6 列中的第二个 df 和第 9 列中的第三个 df。

目前使用下面的代码，我可以将数据放入正确的位置，但所有其他数据都会在此过程中丢失。 我认为如果作为数据框和较新的数据框打开，则可以合并 Excel，但到目前为止还没有这样的运气。

我的代码在下面，我仍在摆弄它，在编写旧数据时已打开但未对其采取任何操作。

    DF_LastMonthDL = pd.read_csv (LastMonthDL)
    DF_Last3MonthsDL = pd.read_csv (Last3MonthsDL)
    DF_LifeTimeDL = pd.read_csv (LifeTimeDL)
    
    ########################################################## Manipulating the dataframes
    #Sorting the arrays to keep ordering consistent
    DF_LifeTimeDL.sort_index(0)
    DF_LastMonthDL.sort_index(0)
    DF_Last3MonthsDL.sort_index(0)
    
    #Removing first cols as uneeded ¦ Keywords, Matchtype
    DF_LifeTimeShrt = DF_LifeTimeDL[["Impressions", "Clicks", "CTR", "Spend(GBP)", "CPC(GBP)", "Orders", "Sales(GBP)","ACOS","ROAS"]]
    DF_Last3MonthsShrt = DF_Last3MonthsDL[["Impressions", "Clicks", "CTR", "Spend(GBP)", "CPC(GBP)", "Orders", "Sales(GBP)","ACOS","ROAS"]]
    DF_LastMonthShrt = DF_LastMonthDL[["Impressions", "Clicks", "CTR", "Spend(GBP)", "CPC(GBP)", "Orders", "Sales(GBP)","ACOS","ROAS"]]
    
    
    oldData = pd.read_excel(r"oldData.xlsx")
    
    
    ########################################################## Exporting into excel in set positions
    # Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
    writer = pd.ExcelWriter('Temp.xlsx', engine='openpyxl')
    
    # Position the dataframes in the worksheet
    DF_LifeTimeShrt.to_excel(writer, sheet_name='LifeTime', startrow=2, startcol=2, header=True, index=False)
    DF_Last3MonthsShrt.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=2, startcol=11, header=False, index=False)
    DF_LastMonthShrt.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=2, startcol=20, header=False, index=False)
    
    # Close the Pandas Excel writer and output the Excel file.
    writer.save()

对此的任何指导将不胜感激。

Answer 1

您可以使用 openpyxl.load_workbook() 并更新单元格来执行此操作，类似于您在上面所做的。 假设您的初始部分全部正常工作，只需要更改最后一部分，如下所示......

import openpyxl
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

writer = openpyxl.load_workbook('Temp.xlsx')
ws=writer['LifeTime']
rows = dataframe_to_rows(DF_LifeTimeShrt, index=False, header=True)
for r_idx, row in enumerate(rows, 1):
    for c_idx, value in enumerate(row, 1):
         ws.cell(row=r_idx+2, column=c_idx+2, value=value)
            
ws=writer['Sheet1']
rows = dataframe_to_rows(DF_Last3MonthsShrt, index=False, header=True)
for r_idx, row in enumerate(rows, 1):
    for c_idx, value in enumerate(row, 1):
         ws.cell(row=r_idx+2, column=c_idx+2, value=value)
            
ws=writer['Sheet2']
rows = dataframe_to_rows(DF_LastMonthShrt, index=False, header=True)
for r_idx, row in enumerate(rows, 1):
    for c_idx, value in enumerate(row, 1):
         ws.cell(row=r_idx+2, column=c_idx+2, value=value)
            
# Close the Excel file... need to provide name the file it needs to be written to.
writer.save('Temp.xlsx')

编辑 - load_workbook 的优点是它更新单元格并且仅覆盖特定单元格而不对其他单元格进行任何更改，甚至覆盖可能存在的颜色等。 dataframe_to_rows为您提供了一种将整个 DF 行转换为可读的 openpyxl 的方法。 从那里，我基本上是读取每一行和每一列（一个单元格）并用来自 df 的值更新值（ ws.cell(row,col).value ）。 这样做的缺点是您需要通过 for 循环（与 df.to_excel 不同），但优点是您可以更新单个单元格值而不会干扰其他任何内容......希望这个解释有所帮助。