使用to_excel函数保存数据: python df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) 其中,df是你的DataFrame对象,'output.xlsx'是你要保存的Excel文件的名称,sheet_name='Sheet1'指定了工作表的名称(默认为'Sheet1'),index=False表示不将DataFrame的索引列写入Excel文件。 (可选)使用ExcelWri...
df.to_excel(writer, sheet_name='员工信息', index=False) df2.to_excel(writer, sheet_name='部门信息', index=False) 这里借助with语句创建ExcelWriter对象,在with代码块中,分别将两个DataFrame写入到不同的工作表。 4. 追加数据到已有的 Excel 文件 若要把数据追加到现有的 Excel 文件的某个工作表中,可...
然后,我们创建了一个ExcelWriter对象并将其分配给变量writer。接下来,我们调用df.to_excel()函数,将DataFrame数据写入名为’Sheet1’的工作表中。我们将index参数设置为False,以避免将索引写入Excel文件。最后,我们调用writer.save()方法来保存Excel文件。除了上述示例中使用的参数外,to_excel()函数还支持其他许多参数,...
save_to_excel(data) """ 2. key为列名,value为列的值写入Excel """ def save_key_value(): """ 将字典数据存入Excel """ data = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}, {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}] pf = pd.DataFrame(data) # 数据在列表中的表头顺序 order...
writer.save() 在上面的代码中,我们首先创建了一个简单的数据框,然后使用 to_excel 方法将其导出到 Excel 文件。在 to_excel 方法中,我们指定了 engine='openpyxl' 参数来使用 openpyxl 库。我们还指定了工作表的名称(sheet_name='Sheet1')和 index=False 参数来避免将索引列写入 Excel 文件。接下来,我们将打...
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。
df1.to_excel(writer, sheet_name = 'x1') df2.to_excel(writer, sheet_name = 'x2') writer.save() writer.close() 此代码将两个DataFrame保存到两个表中,分别命名为“ x1”和“ x2”。如果创建两个新的DataFrame并尝试使用相同的代码添加两个新的工作表“ x3”和“ x4”,则原始数据将丢失。
'=SUM(A1:C1)') # 保存Excel文件 writer.save()在上面的代码中，我们首先使用to_excel()方法将数...
df1.to_excel(writer, sheet_name = 'x1') df2.to_excel(writer, sheet_name = 'x2') writer.save() writer.close() 此代码将两个 DataFrame 保存到两个工作表中,分别命名为“x1”和“x2”。如果我创建两个新的 DataFrame 并尝试使用相同的代码添加两个新工作表“x3”和“x4”,则原始数据将丢失。
data1.to_excel(writer,sheet_name='sheet1') data2.to_excel(writer,sheet_name='sheet2') writer.save() 上面的方法会将原来的excel文件覆盖掉,假如想要对已经存在的excel文件进行修改,可以使用开源工具包(anaconda已附带)openpyxl importpandas as pd ...