在常规情况下,Pandas 的 DataFrame 保存到文件(比如 CSV 文件)时,无法直接为特定列添加颜色。CSV 文件是纯文本格式,不支持样式。不过,如果你想在 Excel 文件中为特定列添加颜色,你可以使用pandas 的ExcelWriter 和openpyxl 库来完成。 下面是一个示例,演示如何将 DataFrame 保存到 Excel 文件中,并为指定列添加颜色...
excel是常用的处理数据的工具,那么怎样把python中的pandas库中DataFrame格式的数据保存到excel表格呢?代码如下。 1importpandas as pd2df1=pd.DataFrame({'Data1':[1,2,3,4,5]})3df2=pd.DataFrame({'Data2':[11,12,13,14,15]})4df3=pd.DataFrame({'Data3':[21,22,23,24,25]})5all_data=pd.Da...
data = {'姓名': name,'性别': gender,'年龄': age, }print(data) dataFrame = pd.DataFrame(data)print(dataFrame) filename ='C:\\Users\\admin\\Desktop\\222222.xlsx'writer = pd.ExcelWriter(filename)foriinrange(3): dataFrame.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name=f'Sheet{i +1}', ...
对于DataFrame,如图定义一个DataFrame对象df.虽然同ndarray类似,都有类似的索引方式,但是直接索引的内容却不一样,比如df['a']得到第一列,这里不同于arr[i],对于DataFrame对象,直接的df[i]索引,得到的是第i+1列,而不是第i+1行,因此df['a'][2]会得到8,之所以会如此定义,是为了在实际中使用的方便。要注意...
1)python,连接api获取数据(图2) 2)pandas/dataframe,数据存储为csv(以前用mysql,但发现dataframe也挺好用,就懒得打开mySQL建库了)(图3) 3)excel,从dataframe保存的csv文件,自动导入数据。建好各种透视表,自动刷新统计(图4) 整个过程全自动,即可获得自己作品的最新分析数据!
python 用pandas库来从csv 文件读取数据,保存数据到 csv 文件 excel文件 DataFrame 分组 df.groupby() 1importpandas as pd2importos34path ='./'5read_csv_filename ='data.csv'6data = pd.read_csv(os.path.join(path,read_csv_filename),encoding='gb2312')7print(type(data))8print(data)9writer_...