可以使用Pandas库中的to_excel方法将DataFrame保存为Excel文件,并指定保存路径。 具体步骤如下: 安装Pandas库(如果尚未安装): bash pip install pandas 导入Pandas库: python import pandas as pd 创建DataFrame: python data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35] } df ...
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。 ...
#将 DataFrame 写入 Excel,并指定 Sheet 名称sheet_name='人员信息'df.to_excel(writer,sheet_name=sheet_name,index=False)# index=False 不输出行索引# 保存文件writer.save()writer.close()# 关闭 writer 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在这里,to_excel方法将 DataFrame 写入指定的 Sheet 中,index=False代...
= '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...
DataFrame.to_excel(excel_writer: Union[str, pandas.io.excel._base.ExcelWriter], sheet_name: str ='Sheet1', na_rep: str ='', float_format: Optional[str] =None, columns: Union[str, List[str],None] =None, header: bool =True, index: bool =True, index_label: Union[str, List[str...
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。
1、读取Excel中sheet中数据 import pandas as pd xl = pd.ExcelFile('foo.xls') xl.sheet_names # 查看所有工作表名称 xl.parse(sheet_name) # 读取指定的sheet到 DataFrame 或者 xl = pd.ExcelFile(path)for name in xl.sheet_names: df = pd.read_excel(xl, name) 2、保存DataFrame到Excel文件中多...
我们首先将两个列表中的数据存储到 pandasDataFrame中。之后,我们调用to_excel()函数并传递我们的输出文件和工作表的名称。 请记住,此方法仅在两个列表的长度相等时才有效。如果长度不相等,我们可以通过用None值填充较短的列表来补偿缺失值。 这是在 Python 中将数据写入与 Excel 兼容的文件的最简单方法。