使用pandas的to_excel函数向现有Excel文件追加写入新sheet时,可能会出现数据丢失的概率性问题。本文分析了这个问题,并提供了解决方案。
问题:在Python 3.7环境下,使用pandas.to_excel函数向已存在的Excel文件追加写入数据时,部分数据会丢失。代码片段显示,使用了openpyxl作为默认引擎。数据丢失并非每次都发生,且丢失的行号不固定。
代码示例(问题代码):
with pd.ExcelWriter(xw_tidanfujian_adress, mode="a", options={'encoding':'utf-8'}) as writer: linqu_dict.get('5g-5g邻区定义').loc[linqu_dict.get('5g-5g邻区定义')['源小区基站名']==key].to_excel(writer, sheet_name='5g-5g邻区定义', header=True, index=False)
分析:问题在于openpyxl引擎在处理追加写入,特别是处理大数据量或特定数据类型时,可能存在bug或兼容性问题。
解决方案:将写入引擎改为xlsxwriter,问题得以解决。
代码示例(解决方案):
with pd.ExcelWriter(xw_tidanfujian_adress, engine="xlsxwriter", options={'encoding': 'utf-8'}) as writer: linqu_dict.get('5G-5G邻区定义').loc[linqu_dict.get('5G-5G邻区定义')['源小区基站名']==key].to_excel(writer, sheet_name='5G-5G邻区定义', header=True, index=False)
结论:在使用pandas.to_excel进行追加写入时,建议显式指定engine="xlsxwriter",以确保数据的完整性,避免openpyxl引擎潜在的缺陷导致数据丢失。 这尤其适用于处理大数据集或复杂数据类型的情况。
以上就是Pandas to_excel追加写入时数据缺失问题:如何避免openpyxl引擎导致的数据丢失?的详细内容,更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章!
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