在这个示例中,如果convert_to_excel函数接收到一个不是整数、浮点数或字符串的值,它会抛出一个带有自定义消息的ValueError异常。调用者可以通过try...except块来捕获并处理这个异常。
在上面的代码中,我们首先创建了一个示例数组data,然后使用pd.DataFrame()方法将其转换为DataFrame对象df,最后使用df.to_excel()方法将DataFrame对象写入Excel文件output.xlsx中。 结论 通过将数组转换为DataFrame对象,我们可以很容易地将数据保存到Excel文件中。这种方法不仅适用于上面提到的pandas库,也适用于其他类似的数...
该代码只是通过乘以90%转换列值，并将Excel保存在新工作表中
该代码只是通过乘以90%转换列值，并将Excel保存在新工作表中
ValueError: cannot convert float NaN to integer，这表示尝试将 NaN（Not a Number）类型的浮点数转换...
2）看报错信息有“dmPython.LOB”，新版本的大字段处理，blob会使用byte类型输出，clob使用字符串类型...
要显示你要使用的数据to_excel从Pandas写入dataframe到Excel工作表;
错误:TypeError: Cannot convert <class 'pandas.core.series.Series'> to Excel 原因:尝试将 Series 对象写入 Excel 文件,而不是 DataFrame 对象。 解决方法:确保要写入 Excel 文件的对象是 DataFrame 对象,而不是 Series 对象。如果有必要,可以使用以下方式将 Series 转换为 DataFrame: ...
test_data= DoExcel().get_data("\\test_data\\test_case.xlsx","login_case") run(test_data) 注意: 1.写回excel的测试结果必须强转为str,否则会报错:raise ValueError("Cannot convert {0!r} to Excel".format(value)) 2.执行写回时,必须将excel文件关闭,否则会报错:PermissionError: [Errno 13] ...
openpyxl库进行写Excel defopenpyxl_write_excel(file_name: str, info: List, table_head: Optional[List], sheet: str ='data', save_path: str =''):''' 数据写入Excel,导出Excel文件, 支持xlsx类型 使用openpyxl库 raise ValueError('Cannot convert {0!r} to Excel'.format(value)) 数据需要为字符串...