Cómo escribir en Excel en Python sin sobrescribir – Resuelto

Introducción

Python es un lenguaje de programación versátil que se puede utilizar para realizar una amplia variedad de tareas, incluida la manipulación de archivos de Excel. Sin embargo, a menudo surge el problema de cómo escribir en un archivo de Excel sin sobrescribir los datos existentes. En este artículo, exploraremos cómo resolver este problema utilizando Python.

Librería openpyxl

Para escribir en un archivo de Excel sin sobrescribir los datos existentes, utilizaremos la librería openpyxl. Esta librería nos permite leer y escribir en archivos de Excel de forma sencilla.

Lo primero que debemos hacer es instalar la librería openpyxl si no la tenemos instalada. Para ello, podemos utilizar pip, el gestor de paquetes de Python:

pip install openpyxl

Una vez que tenemos la librería instalada, podemos comenzar a utilizarla en nuestro script de Python.

Escribir en Excel sin sobrescribir

Para escribir en un archivo de Excel sin sobrescribir los datos existentes, primero necesitamos cargar el archivo de Excel existente y luego agregar los nuevos datos. A continuación se muestra un ejemplo de cómo hacerlo:

from openpyxl import load_workbook

# Cargar el archivo de Excel existente

workbook = load_workbook('archivo_excel.xlsx')

# Seleccionar la hoja en la que queremos escribir

sheet = workbook.active

# Añadir nuevos datos

nuevos_datos = [

['Dato A', 'Dato B'],

['Dato C', 'Dato D']

]

for fila in nuevos_datos:

sheet.append(fila)

# Guardar los cambios en el archivo de Excel

workbook.save('archivo_excel.xlsx')

En este ejemplo, primero cargamos el archivo de Excel existente utilizando la función load_workbook. Luego seleccionamos la hoja en la que queremos escribir (en este caso, la hoja activa). A continuación, añadimos los nuevos datos a la hoja utilizando el método append.

Finalmente, guardamos los cambios en el archivo de Excel utilizando el método save.

Con estos pasos, hemos logrado escribir en un archivo de Excel en Python sin sobrescribir los datos existentes. ¡Ahora puedes aplicar esta técnica en tus propios proyectos!