1、定义一个MY_DataFrame类,继承DataFrame类,这样能很好的利用pandas的很多特性,而不用自己重新组织数据结构。 2、定义一个my_mergewr_excel方法,参数分别为:输出excel的路径、用于判断是否需要合并的key_cols列表、用于指明哪些列上的单元格需要被合并的列表 3、将MY_DataFrame封装为一个My_Module模块,以备重用。 ...
导入openpyxl库用于处理Excel文件 步骤2:创建Excel文件并写入DataFrame # 创建一个DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)# 将DataFrame写入Excel文件withpd.ExcelWriter('output.xlsx')aswriter:df.to_excel(writer,sheet_name='Sheet1',index=False) 1....
在Python中,你可以使用多种库来将数据写入Excel文件的指定Sheet中。以下是一个使用openpyxl库实现这一功能的详细步骤: 导入相应的Python库: 你需要导入openpyxl库,它是处理Excel文件的强大工具。 python from openpyxl import load_workbook 加载目标Excel文件: 使用load_workbook函数加载你要操作的Excel文件。 python wb...
在上面的代码中,我们使用ExcelWriter创建一个Excel写入器,并指定输出文件名为'output.xlsx'。然后,我们使用for循环遍历字典中的每个Dataframe,并使用to_excel方法将每个Dataframe写入Excel工作表。我们还可以通过指定sheet_name参数来为每个Dataframe指定工作表名称。
DataFrame({'A': [i, i + 1, i + 2], 'B': [i * 2, i * 2 + 1, i * 2 + 2]}) # 将生成的DataFrame写入Excel文件的不同工作表中 sheet_name = 'Sheet{}'.format(i + 1) df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name) # 保存Excel文件 writer._save() 2.2 结果 保存为output....
= 'utf-8') # 创建一个worksheet worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet') # 写入excel ...
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...
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) 然后,我们构造合并后的sheet名称,格式为"原文件名-原sheet名",并使用df.to_excel将DataFrame对象中的数据写入到指定的sheet中。 sheet_name_combined = f"{excel_name[:-5]}-{sheet_name}"df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name_combined, ...
to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False) print('DataFrames have been written to CSV file successfully.') 2.2 解读 在这个示例中,首先创建了两个DataFrame df1 和 df2。然后我们指定了要写入的CSV文件路径为dataframes.xlsx。接着,我们使用pd.ExcelWriter()来创建一个ExcelWriter对象,然后通过to...