如果你有多个DataFrame需要保存到不同的sheet中,只需重复上述步骤,并为每个DataFrame指定一个不同的sheet名。 调用ExcelWriter对象的.save()方法保存文件: 在所有DataFrame都写入到ExcelWriter对象后,调用.save()方法将内容保存到文件中。 python # 保存文件 writer.save() 关闭ExcelWriter对象: 在调用.save()方...
Pandas提取指定数据并保存在原Excel工作簿中 importpandas as pd df= pd.read_excel("物料表.xlsx", header = 2) df500= df[df["数量"]>500] with pd.ExcelWriter('物料表.xlsx', mode ='a',engine='openpyxl', datetime_format='YYYY-MM-DD') as writer: df500.to_excel(writer, sheet_name='...
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) 在to_excel方法中,我们需要指定ExcelWriter对象、sheet名称和index参数。index参数用于指定是否将DataFrame的索引写入Excel文件中。通常,为了避免不必要的索引信息,我们会将index参数设置为False。 最后,使用ExcelWriter对象的save方法保存修改后的Excel文件。这一...
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') writer.save() # 注意:这里不再需要调用save方法 在上面的代码中,我们首先创建了一个示例DataFrame,然后使用ExcelWriter将其写入名为’output.xlsx’的Excel文件。请注意,我们不再需要调用ExcelWriter的save方法。相反,to_excel方法会自动处理文件的保存和关闭操作。通过这...
sheet_name参数用于指定工作表的名称,index=False参数用于禁止写入行索引。 最后,使用ExcelWriter对象的save()方法保存Excel文件: 代码语言:txt 复制 writer.save() 完整的代码示例: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd from pandas import ExcelWriter # 创建ExcelWriter对象 writer = ExcelWriter('output.xlsx'...
writer=pd.ExcelWriter("demo_style.xlsx",datetime_format='mmm d yyyy hh:mm:ss',date_format='mmmm dd yyyy')df_style.to_excel(writer,sheet_name='Sheet1',index=False)writer.save() 保存效果: 虽然Pandas的Styler样式还包括设置显示格式、条形图等功能,但写入到excel却无效,所以我们只能借助Pandas的Sty...
to_excel(excel_writer=writer,sheet_name=save_sheet_name)# 只能往一张sheet上存一次,要么就重写 writer.save() writer.close() demo2 import openpyxl import pandas as pd wb = openpyxl.load_workbook('测试.xlsx') #如果有多个模块可以读写excel文件,这里要指定engine,否则可能会报错 writer = pd....
2、保存DataFrame到Excel文件中多个sheet from pandas import ExcelWriter def save_xls(list_dfs, xls_path): with ExcelWriter(xls_path) as writer: for n, df in enumerate(list_dfs): df.to_excel(writer,'sheet%s' % n) writer.save() 或者 import pandas as pd # dictionary of data dct1 = {...
data2.to_excel(writer, sheet_name = 'data2', index = False) writer.save() writer.close() 这样就达到了保存为多个sheet表的效果。 (3)将一个EXCEL文件分割成多个文件 有时因为一个EXCEL文件的数据量很大,需要分割成多个文件进行处理。这时用Pandas的切片操作即可达到要求。
iloc[i*10000+1:(i+1)*10000+1, :] #每隔1万循环一次 file_name= 'E:\\PythonTestCode\\public opinion\\public opinion' + str(i) + '.xlsx' save_data.to_excel(file_name, sheet_name = 'public opinion', index = False) 分割前的文件是这样 分割后的文件就有这么些了 将多个EXCEL文件合并...