在使用 Pandas 的to_excel方法时,如果数据量较大,导出 Excel 文件可能会变得很慢。以下是一些优化方法,可以帮助你加快to_excel的速度: 1. 使用openpyxl或xlsxwriter引擎 Pandas 默认使用openpyxl或xlwt(仅支持.xls格式)作为引擎。xlsxwriter通常比openpyxl更快,尤其是
ExcelWriter(): 可以向同一个excel的不同sheet中写入对应的表格数据,首先需要实例化一个writer对象,传入的主要参数为已存在容器表格的路径及文件名称. 用法为: class pandas.ExcelWriter(path, engine=None, date_format=None, datetime_format=None, mode='w', **engine_kwargs) 参数: path:str xls或xlsx文件...
Python 读写 Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to...
df.to_excel('D:/Temp01/test.xlsx')print('创建成功!!') 2.修改索引 利用set_index设置索引 df = df.set_index('ID') (二)读取文件 pd.read_excel()常用参数说明: 首先,认识一下pd.read_excel(),函数的官方文档是这么说的:将Excel文件读取到pandas DataFrame中,系统默认支持‘xls’和‘xlsx’后缀的...
1 df.to_excel( )的参数 写入Excel文件 df.to_excel(self, excel_writer, # 输出路径 sheet_name='Sheet1', # 命名excel工作表名 na_rep='', # 缺失值填充 ,可以设置为字符串 float_format=None, columns=None, # 选择输出的列存入。 header=True, # 指定作为列名的行,默认0,即取第一行 index=Tru...
read_excel('data.xlsx') # 数据清洗:去除重复记录 df = df.drop_duplicates() # 将处理后的数据写回Excel df.to_excel('cleaned_data.xlsx') 场景2:合并多个Excel工作表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 读取Excel文件中的所有工作表 xls = pd.ExcelFile('multi_sheets.xlsx') #...
并使用startcol设置第一列将被打印的单元格，来移动to_excel方法写入数据的位置。
这是一个用于把DataFrame对象写入Excel表的辅助类。 默认情况下,用xlwt来写xls,用openpyxl写入xlsx,用odf写入ods。如果想看一些更典型的用例,可以看DataFrame.to_excel Writer构造时需要像打开文件那样进行上下文管理,也就是,使用with语句块的方式创建。不然的话就需要手动调用close()来关闭保存文件。
to_numpy() #将DataFrame转换为NumPy数组并写入工作表 # 保存并关闭Excel文件 book.save() book.close() 在这个示例中,我们首先创建一个新的DataFrame df,其中包含一些示例数据。然后,我们使用xlswings库打开一个现有的Excel文件或创建一个新的Excel文件。接下来,我们获取一个新的工作表对象sheet,并使用sheet.range...
print(df)2. Pandas中的to_excel函数 2.1 to_excel函数概述 to_excel 函数是Pandas库用于将数据框写入Excel文件的函数，可将数据保存为 .xls 或 .xlsx 格式。2.2 to_excel函数参数说明 ● excel_writer ：Excel文件的路径或文件-like对象。● sheet_name ：指定要写入的工作表名称。● na...