writer = ExcelWriter('output.xlsx') df1.to_excel(writer, 'sheet1') df2.to_excel(writer, 'sheet2') writer.save() 在此之后,我想我可以编写一个函数,将 DataFrame 列表保存到一个电子表格中,如下所示: from openpyxl.writer.excel import ExcelWriter def save_xls(list_dfs, xls_path): writer =...
准备输出写文件 write = pd.ExcelWriter('./output.xls') df1.to_excel(excel_writer=write,sheet_name='df1_sheet', header=True, encoding="utf-8", index=False) df2.to_excel(excel_writer=write,sheet_name='df2_sheet', columns=['Name','Gender'], header=True, encoding="utf-8", index=Fa...
现在,我们使用to_excel方法将DataFrame写入Excel文件。默认情况下,Pandas使用xlwt库写入.xls文件,但如果你需要写入.xlsx文件,则需要安装openpyxl库(如上所示)。 python # 指定要写入的文件名和路径 file_path = 'data.xlsx' # 使用to_excel方法写入Excel文件 df.to_excel(file_path, index=False) # index=False...
data.to_excel("all.xlsx",index=False,sheet_name='全部数据') #多sheet保存到文件 writer1=pd.ExcelWriter("test.xlsx",engine='xlsxwriter')#engine='xlsxwriter',自动筛选配置 com_b2.to_excel(writer1,index=False,sheet_name='R2银行出') com_a2.to_excel(writer1,index=False,sheet_name='R2财务...
pandas提供了多种写入Excel文件的方法,例如使用to_excel()函数、使用ExcelWriter对象等。尝试使用不同的写入方法可能会解决问题。 总结:在将pandas DataFrame写入Excel文件时遇到问题,可以通过检查库版本兼容性、关闭其他程序占用、检查数据类型、处理特殊字符或格式、检查文件路径和权限,以及尝试不同的写入方法来解决问题。
df2= pd.DataFrame({'a':[7,8,9],'b':[6,5,4]}, columns=['a','b'])#print(df1)writer = pd.ExcelWriter('a.xls') df1.to_excel(writer, sheet_name='sheet1', index=False) df2.to_excel(writer, sheet_name='sheet2', index=False) ...
使用Pandas库的DataFrame制作、修改及计算数据表是真的十分方便,但是弊端是to_csv文件和to_excel输出的表格格式有限,无法满足使用需求,因此需要将DataFrame使用xlwt输出为带格式的excel文件。 此演示同样适用于非pandas的各类数据使用xlwt写入excel,欢迎大家研究和反馈。
参数excel_writer:文件保存的路径 importpandasaspd x = pd.DataFrame(data) x.to_excel('data.xls') 参数sheet_name:就是表格中的sheet名,默认Sheet1 importpandasaspd x = pd.DataFrame(data) x.to_excel('data.xls',sheet_name='data')
columns参数: 选择输出的列。直接在to_excel()函数的参数位置加上要输出的列名即可。 df.to_excel('excel_output.xls', columns=["姓名","年龄"]) 1. 2.3 to_json() 将pandas模块中的DataFrame转化为json格式的数据并保存在文件中。 代码示例:
data.to_excel(file_dir + 'data.xlsx', sheet_name='test', index=True, header = True) 结果如下: 附带一下这种dataframe方法的excel结果导出: data = pd.read_csv(file_dir + '/data.txt', sep='\t', header =0, index_col=0) data = data.loc[['行1','行2','行3','行4','行5'...