import pandas as pd
writer = pd.ExcelWriter(filedir, mode=‘a’, engine=‘openpyxl’)
说明文档里只写了mode有2个值，w,a，默认是w，没有更多解释。
经过尝试发现用法如下：
1.只写w，会每次创建新文件，如果filedir存在则直接覆盖，会丢失数据。
2.只写a，如果filedir不存在就会报错。存在的话可以往文件里追加写入数据，原数据会保留。
3.可以写a+，如果filedir不存在则会创建，并支持追加写入创建的sheet； 但如果filedir存在，依然会覆盖原有sheet，跟w的作用一样了。这是败笔，按其他语言的惯例，a+应该是可以在原有文件数据上追加写入。 写w+也没用，写wa也没用，都跟w的作用一样。
4.所以要想往一个文件里追加写入数据，且会追加到不同的sheet，只有分两步：先创建文件（用w, a+都可以），再用模式a来追加写入，没法一步达成。

#先用mode='a+'或者'w'创建文件，以防文件不存在
writer = pd.ExcelWriter(rainstormfiledir, mode='a+', engine='openpyxl') # pylint: disable=abstract-class-instantiated
#再用mode='a'可以往新sheet追加，而不是覆盖原有的再追加
writer = pd.ExcelWriter(rainstormfiledir, mode='a', engine='openpyxl') # pylint: disable=abstract-class-instantiated
                    pandas ExcelWriter的modeimport pandas as pdwriter = pd.ExcelWriter(filedir, mode=‘a’, engine=‘openpyxl’)说明文档里只写了mode有2个值，w,a，默认是w，没有更多解释。经过尝试发现用法如下：1.只写w，会每次创建新文件，如果存在就文件则直接覆盖，会丢失数据。2.只写a，就要求filedir的文件得存在，否则会报错。存在的话可以往文件里追加写入东西，原数据保留。3.可以写a+，如果filedi
　　pandas中的ExcelFile()和ExcelWriter()，是pandas中对excel表格文件进行读写相关操作非常方便快捷的类，尤其是在对含有多个sheet的excel文件进行操控时非常方便，本文就将针对这两个类的使用方法展开介绍；
二、ExcelFile()
　　在使用ExcelFile()时需要传入目标excel文件所在路径及文件名称，下面是示例：
import pandas as pd
demo_excel = pd.ExcelFile(r'D:\demo.xlsx')
　　查看demo_excel的类型：
type(demo_excel)
　　接下来可以使
				
Python是一门开源编程语言，使用起来非常方便，但同时也存在一些开源语言固有的问题：实现一个功能有很多库可以用。对于刚入门的Python小白来说，很难知道为实现某个特定功能调用哪个库最好。这时候，就需要有经验的人来提点一下。本文就打算告诉你：有这样一个库，它是所有数据科学从业人员必须掌握的，这个库就叫“pandas”
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
这是一篇pandas入门指南，作者用通俗易懂的语言和简单的示例代码向我们展示了pandas的概况及一些进阶操作，感兴趣的就一起下载了解一下
				
pandas ExcelWriter的mode
import pandas as pd
writer = pd.ExcelWriter(filedir, mode=‘a’, engine=‘openpyxl’)
说明文档里只写了mode有2个值，w,a，默认是w，没有更多解释。
经过尝试发现用法如下：
1.只写w，会每次创建新文件，如果filedir存在则直接覆盖，会丢失数据。
2.只写a，如果filedir不存在就会报错。存在的话可以往文件里追加写入数据，原数据会保留。
3.可以写a+，如果filedir
				
在pandas中我们通常使用to_excel()方法将dataframe导出至Excel文件上，如果需要将多个不同的dataframe导出到同一个Excel文件的不同Sheet页，可以使用pandas.ExcelWriter()类来实现。
ExcelWriter(path, engine=None, date_format=None, datetime_format=None,mode=‘w’)
path:xls或xlsx文件的路径;
engine:可选参数,默认值为"xlwt",对于xls文
				
python pandas 将结果输出到excel的sheet页——pd.ExcelWriter
# 声明一个读写对象writer
# excelpath为文件要存放的路径
writer = pd.ExcelWriter(r"C:\Users\00311458\PycharmProjects\pdlearn\各类型文件大小箱线图\mycode\result1.xlsx", engine='xlsxwriter')
# 分别将表df1、df2、df3写入Excel中的sheet1、sheet2、sheet3
使用pandas库可以很方便地将数据写入Excel文件中，并且可以选择是覆盖原有数据还是追加到已有数据的末尾。
如果要追加数据，可以使用pandas的`ExcelWriter`类，并将`mode`参数设置为`a`，表示追加数据。具体代码如下：
```python
import pandas as pd
# 读取已有的Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 创建ExcelWriter对象，设置mode为追加
writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx', mode='a')
# 将新数据写入Excel文件
new_data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
new_data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=False, startrow=len(df))
# 关闭ExcelWriter对象
writer.save()
在上面的代码中，首先使用`pd.read_excel`方法读取已有的Excel文件，然后创建`ExcelWriter`对象，并将`mode`参数设置为`a`。接着，将新数据写入Excel文件中，其中`startrow`参数表示从哪一行开始写入数据，这里设置为已有数据的行数。最后，关闭`ExcelWriter`对象，保存数据到Excel文件中。
需要注意的是，如果要追加数据，新数据的列数必须与已有数据的列数相同，否则会报错。如果新数据的列数不同，可以先将新数据转换为与已有数据列数相同的格式，再进行追加操作。   
### 回答2：
Pandas是一款常用的数据处理工具，具有方便、快捷、高效的特点。写入excel文件是我们在使用Pandas时经常会遇到的操作之一，有时我们需要在原有的excel表格中追加数据。本文将介绍如何使用Pandas将数据追加到已有的excel表格中。
首先，我们需要安装Pandas库。在Python环境下，使用以下命令进行安装：
pip install pandas
安装完成后，我们需要创建一个Pandas的DataFrame对象。这个对象类似于一个表格，里面可以存储数据。
假设我们需要将数据追加到已经存在的excel文件中，我们需要使用Pandas的`ExcelWriter`对象。该对象可以用于写入excel文件，具有追加数据的选项。以下是基本的代码示例：
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame对象
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [20, 30, 25]}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义写入excel文件的文件名和路径
excel_file = 'data.xlsx'
# 创建一个ExcelWriter对象，第一个参数是要写入的excel文件名，第二个参数是追加模式
writer = pd.ExcelWriter(excel_file, mode='a', engine='openpyxl')
# 将数据写入到已存在的excel文件中
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=False)
# 保存并关闭ExcelWriter对象，否则数据可能不会同步写入文件
writer.save()
writer.close()
在上述示例中，我们首先创建了一个DataFrame对象`df`来存储数据，包括姓名和年龄信息。然后，我们在代码中指定了excel文件的名称和路径，使用`ExcelWriter`对象打开该文件并指定追加模式。接着，将数据写入到excel文件的指定的sheet中，同时指定不需要写入行和列的索引信息。最后保存并关闭ExcelWriter对象，确保数据成功追加到文件中。
需要注意的是，当数据写入到excel文件时，ExcelWriter对象必须保存并关闭，否则数据可能不会同步写入文件。此外，我们还可以指定写入excel文件的行和列，也可以指定新写入的数据覆盖已有的数据。
在实际应用中，我们可以根据自己的需要对上述代码进行修改和扩展，以满足数据分析和处理的要求。   
### 回答3：
Pandas是一个基于Python的数据分析包，常用于数据清洗、数据处理和数据可视化等方面。在使用Pandas进行数据处理时，通常需要将数据写入Excel文件，有时也需要追加数据到已有的Excel文件中。下面是关于Pandas写入Excel文件追加的相关内容，介绍如下：
1. Pandas写入Excel文件方法：
Pandas提供了两个常用的方法将数据写入Excel文件：to_excel和ExcelWriter。
1.1 to_excel方法
该方法可以将Pandas数据结构（DataFrame、Series）写入到Excel文件中，语法如下：
DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', index=True)
参数解释：
1) excel_writer: ExcelWriter对象或Excel文件的路径，用于写入数据。
2) sheet_name: Excel文件中的sheet名称。
3) index: 是否保留Pandas数据结构的索引。
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry', 'Bob'], 'age': [22, 24, 23]})
df.to_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)
1.2 ExcelWriter方法
该方法需要创建一个ExcelWriter对象，用于控制写入Excel文件的过程，语法如下：
with pd.ExcelWriter('test.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
示例代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'Jerry', 'Bob'], 'age': [22, 24, 23]})
with pd.ExcelWriter('test.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
2. Pandas追加数据到Excel文件方法：
当需要将数据追加到已有的Excel文件中时，可以使用ExcelWriter方法创建一个ExcelWriter对象，然后使用Pandas的to_excel方法将数据追加到指定的sheet中，示例代码如下：
import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame({'name': ['Lucy', 'John'], 'age': [20, 19]})
with pd.ExcelWriter('test.xlsx', mode='a') as writer:
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, startrow=3)
参数说明：
1) mode='a'：打开文件后追加数据。
2) startrow：从Excel文件的第几行开始写入数据。
3. 总结
本文介绍了Pandas写入Excel文件追加的方法，主要是通过ExcelWriter方法和to_excel方法实现的。当需要追加数据到已有的Excel文件时，可以使用ExcelWriter方法打开文件后追加数据，然后使用to_excel方法将数据写入指定的sheet中。Pandas提供了非常方便的方法处理数据，能够大大提高数据处理的效率。