默认情况下,pandas 假定第一行为表头 (header),如果 Excel 不是从第一行开始,header参数用于指定将哪一行作为表头,表头在 DataFrame 中变成列索引 (column index) ,header 参数从 0 开始,比如第二行作为 header,则: df = pd.read_excel(file_name, header=1) 1. pandas 写入 E
首先,我们需要创建一个ExcelWriter对象来保存多个sheet: # 创建ExcelWriter对象writer=pd.ExcelWriter('multi_sheet.xlsx',engine='xlsxwriter') Python Copy 然后,我们可以通过pandas的DataFrame将数据写入excel的不同sheet中: # 将数据写入不同的sheetdf1=pd.DataFrame(data1)df1.to_excel(writer,sheet_name='Sheet...
1. 导入Pandas库和必要的Excel写入模块 Pandas库自带了处理Excel文件的模块,因此你只需导入Pandas即可。 python import pandas as pd 2. 准备要写入Excel的数据 通常,你会有一个Pandas DataFrame对象,它包含了你要写入Excel的数据。以下是一个简单的DataFrame示例: python data = { 'Name': ['Alice', 'Bob',...
print(data_format.head(10))#获得dataFrame数据的前10行 1. 11、将结果输出到excel中 使用to_excel()方法 data_effective.to_excel("./解析BUG结果.xls",sheet_name="有效BUG")#这种每次都会覆盖前面保存的sheet的值 1. 直接用上面的方法,向同一个excel中输出时会将excel中原有的sheet覆盖了,可以用下面的...
保存Excel文件: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个DataFrame对象 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']} df = pd.DataFrame(data) # 将DataFrame保存为Excel文件 df.to_excel('data.xlsx', index...
问将Panda Dataframe转换为Excel时，单元格中的长字符串将被截断EN版权声明：本文内容由互联网用户自发...
# 从列表创建 data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]] df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age']) # 从字典创建 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data)...
df.to_excel('z.xlsx') import pandasaspd df= pd.DataFrame(data={'id': [1,2,3],'name': ['a','b','c']}) df= df.set_index('id') print(df) df.to_excel('z.xlsx') import pandasaspd dataFrame= pd.read_excel('people.xlsx', header=1, index_col='ID') ...
to_exel() DataFrame.to_excel(excel_writer, # 文件路径或者现有的ExcelWriter sheet_name='Sheet1', # DataFrame表 名称 na_rep='', # 缺失数据 float_format=None, columns=None, header=True, # 列名 index=True, # 行名 index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=Tru...
如果是导入多个sheet的话,那么肯定不能直接使用原来to_excel("文件名")的方式,而是需要使用ExcelWriter。 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({"a": [1, 2], "b": [3, 4]}) df2 = pd.DataFrame({"a": [2, 3], "b": [4, 5]}) ...