默认情况下，如果使用 Pandas 的to_excel()方法将数据写入 Excel 文件时，会覆盖原有的数据。但是，你可以通过传递一些可选参数来更改此行为，具体如下：
startrow和startcol参数：这两个参数可以控制将 DataFrame 数据写入 Excel 文件的起始行和列。通过设置它们的值，可以将数据写入现有表格中而不是覆盖原有数据。
mode参数：该参数默认值为'w'，表示以写入模式打开文件，会覆盖原有的数据；如果将其设置为'a'，则会在现有数据的末尾添加新的数据。
例如，以下代码片段展示了如何将 DataFrame 数据写入 Excel 文件的第二行第一列，而不是覆盖原有数据：
import pandas as pd# 读取现有数据existing_data = pd.read_excel('existing_data.xlsx')# 准备要写入的新数据new_data = pd.DataFrame([['John', 32], ['Sara', 28]], columns=['Name', 'Age'])# 将新数据添加到现有数据的末尾combined_data = existing_data.append(new_data)# 将数据写入 Excel 文件的第二行第一列writer = pd.ExcelWriter('combined_data.xlsx')combined_data.to_excel(writer, startrow=1, startcol=0)writer.save()
在上面的代码中，首先从名为existing_data.xlsx的 Excel 文件中读取现有的数据。然后，准备要添加到现有数据的末尾的新数据，并将其添加到existing_dataDataFrame 中，得到combined_dataDataFrame 。最后，使用to_excel()方法将合并后的数据写入名为combined_data.xlsx的 Excel 文件的第二行第一列。使用writer.save()将更改保存到文件中。
如果将其设置为'a'，则会在现有数据的末尾添加新的数据
combined_data.to_excel('combined_data.xlsx', index=False, mode='a')
报错
FutureWarning: save is not part of the public API, usage can give unexpected results and will be removed in a future version writer.save()
这个警告信息是因为writer.save()不是pandas的公共 API 的一部分，而是其内部的处理逻辑。将来的版本中可能会删除此特性或更改其使用方法。
这意味着，虽然目前使用writer.save()可以成功将数据写入文件，但这种写法在未来的版本中可能会失效。建议使用更稳定、更可靠的方法来保存数据。
例如，可以使用 Python 的with语句和 Pandas 的ExcelWriter来打开和保存文件，这样就不需要显式调用save()方法了。以下是一个示例代码：
pythonimport pandas as pd# 准备数据data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# 创建 ExcelWriter 对象with pd.ExcelWriter('example.xlsx') as writer:# 写入数据data.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')
述代码中，首先准备了一个数据 DataFrame，然后使用with语句创建了一个ExcelWriter对象，to_excel()方法将数据写入工作簿中。index参数设置为False表示不包含行索引。使用with语句，可以有效地管理文件句柄，并确保在退出代码块时安全地关闭文件。
