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在实际工作中，经常会遇到需要将数据批量追加到 Excel 文件中的情况。本文将介绍如何利用 Python 中的工具库实现批量将数据追加到 Excel 文件的方法，以及一些注意事项和实用技巧。

一、使用 openpyxl 库进行批量追加数据

openpyxl 是 Python 中一个用于操作 Excel 文件的第三方库，可以用来读取、写入以及修改 Excel 文件。下面是利用 openpyxl 库实现批量追加数据的步骤：

1. 打开 Excel 文件。

2. 定位到指定的工作表。

3. 将数据逐行追加到工作表的末尾。

4. 保存 Excel 文件。

```python

from openpyxl import Workbook, load_workbook

# 打开现有的 Excel 文件

workbook = load_workbook('data.xlsx')

# 选择工作表

sheet = workbook.active

# 需要追加的数据列表

data_to_append = [

  ['Alice', 25],

  ['Bob', 30],

  ['Charlie', 35]

]

# 逐行追加数据

for row in data_to_append:

  sheet.append(row)

# 保存 Excel 文件

workbook.save('data.xlsx')

```

二、使用 pandas 库进行批量追加数据

除了 openpyxl，pandas 也是一个常用于处理 Excel 文件的库，它提供了更简洁的接口来操作数据。下面是利用 pandas 库实现批量追加数据的示例：

1. 读取 Excel 文件并加载为 DataFrame。

2. 将新数据转换为 DataFrame 格式。

3. 将新数据追加到原始 DataFrame。

4. 将合并后的 DataFrame 写入到 Excel 文件。

```python

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件并加载为 DataFrame

df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 需要追加的数据列表

data_to_append = [

  ['Alice', 25],

  ['Bob', 30],

  ['Charlie', 35]

]

# 将新数据转换为 DataFrame

new_data = pd.DataFrame(data_to_append, columns=['Name', 'Age'])

# 将新数据追加到原始 DataFrame

df = df.append(new_data, ignore_index=True)

# 将合并后的 DataFrame 写入到 Excel 文件

df.to_excel('data.xlsx', index=False)

```

三、注意事项和实用技巧

- 在使用 openpyxl 进行数据追加时，要确保文件已经存在，否则会报错。

- 在使用 pandas 进行数据追加时，可以先检查文件是否存在，若不存在则创建新文件。

- 可以使用 pandas 的 `to_excel()` 方法来指定追加数据的位置，例如追加到指定工作表的指定位置。

通过本文介绍的方法，读者可以轻松地使用 Python 实现批量将数据追加到 Excel 文件中，提高工作效率并简化数据处理流程。