本教程详细介绍了如何使用python的xlwings库，在循环过程中将数据逐行插入到excel工作表中，而非重复覆盖同一单元格。通过引入行号变量并合理管理工作表对象，您可以实现高效、准确的数据追加操作，避免常见的数据覆盖问题，并确保最终数据完整保存。
1. 问题背景：数据覆盖而非追加
在使用xlwings向Excel写入数据时，一个常见的问题是，如果循环中写入的目标单元格地址始终固定（例如 sheet.range(‘A1’).value = row），那么每次循环迭代都会覆盖前一次写入的数据，导致最终只保留最后一次写入的内容。这与我们期望的逐行追加数据的功能相悖。
2. 解决方案核心：动态行号管理
要实现数据的逐行追加，关键在于在每次循环写入数据时，动态地改变目标行的地址。这可以通过引入一个“行号”变量来实现，该变量在每次成功写入一行数据后递增。
实现步骤：
- 初始化行号变量： 在循环开始之前，定义一个变量（例如 row_number），并将其初始化为目标写入的起始行号（通常是1，表示第一行）。
- 构建动态单元格地址： 在循环内部，使用f-String（或字符串格式化）将行号变量与列标识符结合，动态生成单元格地址，例如 f’A{row_number}’。
- 递增行号： 每次成功写入一行数据后，将行号变量递增1，以便下一次写入操作指向下一行。
3. 优化与示例代码
除了动态行号，为了提高代码效率和可读性，我们还需要注意以下几点：
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- 工作表对象外部化： sheet = A.sheets[‘Source’] 这行代码在循环内部反复执行是没有必要的，因为工作表对象在循环过程中通常不会改变。将其移到循环外部可以避免重复查找工作表，提高执行效率。
- 保存工作簿： 在所有数据写入完成后，务必调用 A.save() 方法来保存对Excel文件的修改，否则所有操作将不会生效。
以下是经过优化和修正后的代码示例：
import pandas as pd import xlwings as xw # 假设 wx 实际上是 xlwings 的别名 # 假设 File1, File2, CompFile 已经定义并指向正确的路径 # loadfile1 = pd.read_excel(File1) # loadfile2 = pd.read_excel(File2) # l = loadfile1.values.tolist() # m = loadfile2.values.tolist() # 模拟数据，以便代码可以直接运行测试 l = [[1, 'apple'], [2, 'banana'], [3, 'orange'], [4, 'grape']] m = [[2, 'banana'], [4, 'grape'], [5, 'kiwi']] # 连接到Excel工作簿 # A = xw.Book(CompFile) # 如果文件已存在 A = xw.Book() # 如果是新建一个工作簿进行测试 # 获取目标工作表对象，将其移到循环外部 sheet = A.sheets['Sheet1'] # 假设目标工作表名为 'Sheet1'，请根据实际情况修改 # 初始化写入的起始行号 # 如果需要从第一行开始写入，设置为 1 # 如果需要从已有数据下方开始写入，可以先找到最后一行，例如 sheet.range('A1').end('down').row + 1 row_number = 1 print("开始写入数据...") for row_data in l: # 将变量名改为 row_data 以避免与行号变量混淆 if row_data in m: print(f'匹配成功，准备写入数据: {row_data}') # 使用 f-string 构建动态单元格地址，例如 'A1', 'A2', 'A3'... sheet.range(f'A{row_number}').value = row_data row_number += 1 # 写入后，行号递增，指向下一行 else: print(f'未匹配: {row_data}') # 所有数据写入完成后，保存工作簿 # A.save(CompFile) # 如果是保存到指定文件 A.save('Output_Data.xlsx') # 保存为新的文件进行测试 A.close() # 关闭工作簿 print("数据写入完成并已保存。")
4. 注意事项与总结
- 变量命名： 在代码中，将循环中的 row 变量更名为 row_data，以避免与 row_number 变量混淆，提高代码清晰度。
- 起始行号： row_number 的初始值决定了数据开始写入的位置。如果Excel文件已经包含标题行，或者希望在现有数据下方追加，您可能需要动态确定起始行号，例如使用 sheet.range(‘A1’).expand(‘table’).rows.count + 1 来获取当前数据区域的最后一行之后的第一行。
- 错误处理： 在实际应用中，考虑添加错误处理机制，例如文件不存在、工作表不存在等情况。
- 性能优化： 对于大量数据的写入，xlwings支持一次性写入多行数据（例如 sheet.range(‘A1’).value = list_of_lists），这通常比循环逐行写入更高效。如果你的数据是连续的，可以考虑这种批量写入的方式。本教程主要解决的是循环中条件性写入单行数据的问题。
- 保存操作： 务必记住在所有写入操作完成后调用 save() 方法来持久化更改。
通过遵循上述指南，您可以有效地使用Python和xlwings库，实现Excel文件中数据的逐行动态插入，从而自动化您的数据处理流程，确保数据的完整性和准确性。
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