如何将数据从一个 Excel 文件写入另一个 Excel 文件

在数据分析和处理的过程中，Excel 文件被广泛用于存储和管理数据。当我们需要将一个 Excel 文件中的数据复制到另一个 Excel 文件时，很多初学者可能会感到困惑。在这篇文章中，我们将通过 Python 的 pandas 库来实现这一功能，并且为你提供详细的代码示例，帮助你轻松应对这个需求。

一、环境准备

首先，你需要确保已经安装了 pandas 和 openpyxl 这两个库。pandas 是一个强大的数据处理库，而 openpyxl 是一个用于读写 Excel 文件的库。可以通过以下命令安装它们：

pip install pandas openpyxl

二、读取 Excel 文件

在开始使用代码之前，了解如何读取 Excel 文件是非常重要的。以下示例展示了如何使用 pandas 读取一个 Excel 文件：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('source.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(df)

上面的示例展示了如何从名为 source.xlsx 的 Excel 文件中读取数据，并将其打印出来。

三、将数据写入另一个 Excel 文件

现在，我们来实现将读取的数据写入另一个 Excel 文件的功能。以下是完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读取源数据
df = pd.read_excel('source.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 将数据写入目标 Excel 文件
df.to_excel('destination.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

print("数据已成功写入 destination.xlsx 文件中！")

在这个示例中，我们首先读取了 source.xlsx 中的数据，并将其写入到名为 destination.xlsx 的新文件中。参数 index=False 的意思是我们不希望将索引列写入 Excel 文件。

四、数据的处理

当然，在将数据写入另一个 Excel 文件之前，我们可能想对数据进行一些处理。例如筛选、排序等操作。下面是一个包含数据处理的例子：

import pandas as pd

# 读取源数据
df = pd.read_excel('source.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 筛选出某些行，例如只选择 "Age" 列大于 30 的行
filtered_df = df[df['Age'] > 30]

# 将处理后的数据写入目标 Excel 文件
filtered_df.to_excel('destination_filtered.xlsx', sheet_name='FilteredData', index=False)

print("筛选后的数据已成功写入 destination_filtered.xlsx 文件中！")

在这个代码中，我们从原始数据中筛选出年龄大于 30 的行，并将结果写入新的 Excel 文件 destination_filtered.xlsx 中。

五、类图和序列图建模

为了更好地理解我们的代码结构，可以使用类图和序列图进行建模。下面是对应的mermaid语法示例：

类图

classDiagram
    class ExcelManager {
        +read_excel(file_name: str): DataFrame
        +write_excel(data: DataFrame, file_name: str)
        +filter_data(data: DataFrame, condition: str): DataFrame
    }

在这个类图中，ExcelManager 类展示了与 Excel 相关的功能，包括读取文件、写入文件和数据过滤。

序列图

sequenceDiagram
    participant User
    participant ExcelManager
    User->>ExcelManager: read_excel('source.xlsx')
    ExcelManager-->>User: DataFrame
    User->>ExcelManager: filter_data(DataFrame, 'Age > 30')
    ExcelManager-->>User: Filtered DataFrame
    User->>ExcelManager: write_excel(Filtered DataFrame, 'destination_filtered.xlsx')
    ExcelManager-->>User: 文件已写入成功

在这个序列图中，用户与 ExcelManager 类之间的交互被清晰地表示出来，展示了数据读取、过滤和写入的整个过程。

六、处理多张工作表

如果你的 Excel 文件中含有多张工作表，下面的代码可以帮助你将多个工作表的数据复制到另一个 Excel 文件中：

import pandas as pd

# 创建一个 ExcelWriter 对象，以便将多个 DataFrame 写入同一文件
with pd.ExcelWriter('destination_multiple_sheets.xlsx') as writer:
    # 读取多个工作表
    for sheet in pd.ExcelFile('source.xlsx').sheet_names:
        df = pd.read_excel('source.xlsx', sheet_name=sheet)
        df.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False)

print("所有工作表的数据已成功写入 destination_multiple_sheets.xlsx 文件中！")

在上面的代码中，我们使用了 ExcelWriter 来创建一个新文件，并将源 Excel 中的所有工作表写入到新文件中。

七、结论

通过本文，您已经学会了如何使用 Python 将一个 Excel 文件中的内容写入另一个 Excel 文件。我们探讨了读取、写入、数据处理及多工作表的处理方法。同时，使用 UML 图形表示数据处理过程和知识结构，使整个过程更加清晰易懂。希望这些内容对你有所帮助，欢迎深入探索 Python 数据处理的更多可能性！