最近突然看了一下pandas向excel追加数据的方法，发现有很多人出了一些馊主意；

比如用concat,append等方法，这种方法的会先将旧数据df_1读取到内存，再把新数据df_2与旧的合并，形成df_new,再覆盖写入，消耗和速度极大，肯定不聪明；

如果是CSV文件，pandas的to_csv可以直接mode=a追加，毕竟就是一个纯文本型文件；

但excel不行，毕竟excel存储的原理不同，同样的数据excel要小很多，粗糙地可认为，把很多相似内容，用键值对存储，那么单元格内很多重复的东西，只需要用key值代替，体积就小，但计算开销大；

1.自己试验了一下，先说结论：

需求：向EXCEL某个表中，追加数据，不覆盖原数据，正确高效方法：

df_1为旧数据，存到excel之后,再用pandas read_excel后称为data_1；

新数据为df_2

import pandas as pdpath = 'd:/test_pd.xlsx'
# 正确方法
with pd.ExcelWriter(path ,mode='a',if_sheet_exists='overlay') as w:df_2.to_excel(w,'Sheet1',index=False,header=False,startrow=df_1.shape[0]+1)

注意：

①ExcelWriter的mode和if_sheet_exists这两模式要选对；

②startrow，必须指定起始行（默认为0），并且要+1，不然df_2的数据会覆盖df_1，跟直接df_2.to_excel()没区别；

2证明：

import pandas as pd
import random
from faker import Faker # 生成假数据的库
df_1 = pd.DataFrame(columns=['index','name','value'])
# 生成10个数据
fake_instance = Faker("zh_CN")index_1 = [i for i in range(1,11)]
fake_names_1 = [fake_instance.name() for i in range(1,11)]
fake_values_1 = [random.randint(1,100) for i in range(1,11)]
# 写到dataframe中
temp_list = [index_1,fake_names_1,fake_values_1]
for col,v in zip(df_1.columns,temp_list):df_1[col] = v
# 第一波数据还是把标题带上，后面就不带标题了
df_1.to_excel('d:/test_pd.xlsx',index=False,header=True)
df_1

2.1数据如下：

2.2再来一波数据：

index_2 = [i for i in range(11,21)]
fake_names_2 = [fake_instance.name() for i in range(11,21)]
fake_values_2 = [random.randint(1,100) for i in range(11,21)]df_2=pd.DataFrame({'index':index_2,'name':fake_names_2,'value':fake_values_2})
df_2

 

2.3使用简单而高效正确的方法追加数据:

# 正确方法
with pd.ExcelWriter(path ,mode='a',if_sheet_exists='overlay') as w:df_2.to_excel(w,'Sheet1',index=False,header=False,startrow=df_1.shape[0]+1)

2.4验证本地数据：

2.5如果不指定startrow，则

观点来自：

pandas.DataFrame.to_excel：在同一个sheet内追加数据_pandas to excel的mode设置为a,可以再同一个表追加数据么-CSDN博客