Peut Pandas lire et modifier un seul fichier Excel feuille (onglet) sans modifier le reste du fichier?

J'ai eu une question similaire concernant l'interaction entre excel et python (en particulier, les pandas), et j'ai été référé à cette question.

Grâce à quelques conseils par stackoverflow de la communauté, j'ai trouvé un paquet appelé xlwings qui semble couvrir beaucoup de fonctionnalités HaPsantran nécessaire.

Utilisation de l'OP exemple:

De travail avec un fichier excel, vous pouvez supprimer un point d'ancrage dans le bloc de données (Feuil3) que vous souhaitez importer aux pandas en le nommant dans excel et n':

# opened an existing excel file

wb = Workbook(Existing_file)

# Find in the excel file a named cell and reach the boundary of the cell block (boundary defined by empty column /row) and read the cell 

df = Range(Anchor).table.value

# import pandas and manipulate the data block
df = pd.DataFrame(df) # into Pandas DataFrame
df['sum'] = df.sum(axis= 1)

# write back to Sheet3
Range(Anchor).value = df.values

testé que cette mise en œuvre n'a pas le tempérament de formule existante dans le fichier excel

Laissez-moi savoir si cela résout votre problème et si il y a quelque chose que je peux vous aider.

Grand bravo au développeur de xlwings, ils ont rendu cela possible.

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Ci-dessous est une mise à jour de ma précédente réponse après plus question de @jamzsabb, et afin de refléter un changement d'API après xlwings mise à jour >= 0.9.0.

import xlwings as xw
import pandas as pd
target_df = xw.Range('A7').options(pd.DataFrame, expand='table').value # only do this if the 'A7' cell (the cell within area of interest) is in active worksheet
#otherwise do:
#sht = xw.Book(r'path to your xlxs file\name_of_file.xlsx`).sheets['name of sheet']
#target_df = sht.Range('A7').options(pd.DataFrame, expand='table').value # you can also change 'A7' to any name that you've given to a cell like 'interest_table`

Je suis en ajoutant une réponse qui utilise openpyxl. À partir de la version 2.5, vous pouvez conserver les graphiques dans des fichiers existants (plus de détails sur ce sujet sont disponibles ici).

Pour les besoins de la démonstration, j'ai créer un fichier xlsx en utilisant les pandas à la suite de la Fpo lignes directrices. L'onglet nommé 'Feuil2' a des formules qui référence "Feuil3" et contient un graphique.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col_a': [1,2,3],
                  'col_b': [4,5,6]})

writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
workbook=writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet1']
df.head(0).to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)
workbook=writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet2']
for i in range(2, len(df) + 2):
    worksheet.write_formula('A%d' % (i), "=Sheet3!A%d" % (i))
    worksheet.write_formula('B%d' % (i), "=Sheet3!B%d" % (i))
chart = workbook.add_chart({'type': 'column'})

chart.add_series({'values': '=Sheet2!$A$2:$A$4'})
chart.add_series({'values': '=Sheet2!$B$2:$B$4'})

worksheet.insert_chart('A7', chart)

df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet3', index=False)
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet4', index=False)

writer.save()

Prévu test.xlsx après l'exécution du code ci-dessus:

Alors si nous exécutons le code ci-dessous, à l'aide de openpyxl, nous pouvons modifier les données dans "Feuil3" tout en préservant les formules et le graphique dans 'Feuil2' et la mise à jour des données est maintenant dans ce fichier.

from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('test.xlsx')
ws = wb['Sheet3']
ws['B2'] = 7
ws['B3'] = 8
ws['B4'] = 9
wb.save('test.xlsx')

Prévu test.xlsx après l'exécution de la deuxième bloc de code: