然后,我们遍历数据框的列,并计算每列的最大宽度(包括缓冲区)。接下来,我们使用 get_column_letter 方法获取列字母,并将数据写入工作表(ws[column_letter] = df[col].astype(str))。最后,我们使用 ws.column_dimensions[column_letter].width 设置自适应列宽。注意,这里我们使用了 +2 来增加缓冲区,以便更好地...
class pandas.Panel(data=None, items=None, major_axis=None, minor_axis=None) p = pd.Panel(data=np.arange(24).reshape(4,3,2), items=list('ABCD'), major_axis=pd.date_range('20130101', periods=3), minor_axis=['first', 'second']) # 结果 <class 'pandas.core.panel.Panel'> Dimens...
)#计算整体最大宽度widths = np.max([column_widths, max_widths], axis=0)#设置列宽worksheet =writer.sheets[sheet_name]fori, widthinenumerate(widths, 1):#openpyxl引擎设置字符宽度时会缩水0.5左右个字符,所以干脆+2使左右都空出一个字宽。worksheet.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = wi...
worksheet = writer.sheets[sheet_name] fori, widthinenumerate(widths,1): worksheet.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = width+2 forrowinworksheet.iter_rows(): forcellinrow: cell.border = thin_border
df.to_excel底层默认优先用的是xlsxwriter,sheet对象的类型是 xlsxwriter.worksheet.Worksheet,它没有column_dimensions属性。 可以通过在创建ExcelWriter的时候指定engine="openpyxl"让底层使用openpyxl,sheet对象的类型会变成openpyxl.worksheet.worksheet.Worksheet,它是有column_dimensions属性的。
print(dimensions) 输出:(8618,36) , 其中dimensions[0]为8618,dimensions[1]为36 与Numpy一样,用dtype属性来显示数据类型,Pandas主要有以下几种dtype: object -- 代表了字符串类型 int -- 代表了整型 float -- 代表了浮点数类型 datetime -- 代表了时间类型 ...
info() will usually show null-counts for each column. For large frames this can be quite slow. max_info_rows and max_info_cols limit this null check only to frames with smaller dimensions than specified. [default: 1690785] [currently: 1690785] display.max_rows : int If max_rows is ...
display.show_dimensions 当数据量大需要以truncate(带引号的省略方式)显示时,该参数表示是否在最后显示数据的维数,默认 True 显示,False 不显示。 上述参数项,基本上可以满足我们的日常需求。 十四、pandas loc iloc 用法 在数据分析过程中,很多时候需要从数据表中提取出相应的数据,而这么做的前提是需要先“索引”出...
<class 'pandas.core.panel.Panel'> Dimensions: 0 (items) x 0 (major_axis) x 0 (minor_axis) Items axis: None Major_axis axis: None Minor_axis axis: None 从面板中选择数据 要从面板中选择数据,可以使用以下方式 Items Major_axis Minor_axis 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释...
Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型。 Series 由索引(index)和列组成,函数如下: pandas.Series(data,index,dtype,name,copy) data:一组数据(ndarray 类型)。 index:数据索引标签,如果不指定,默认从 0 开始。 dtype:数据类型,默认会自己判断。