在Python中,将多个DataFrame保存到Excel的多个Sheet中是一个常见的需求。下面,我将分步骤地解释如何完成这个任务,并给出相应的代码示例。 步骤1: 创建Excel写入器对象 首先,你需要使用pandas库的ExcelWriter类来创建一个Excel写入器对象。这个对象将用于管理Excel文件的写入过程。 python import pandas as pd # 假设你...
df3 = pandas.DataFrame({'name':name , 'english_score':english_score})数据导出 Python 创建一个 Excel 文件 test.xlsx，df1、df2、df3 分别导出到命名为 'chinese'、'maths'、'english' 的 sheet 表：with pandas.ExcelWriter('D:\\lichunyan\\Desktop\\test.xlsx') as score_file:df1.to_excel(sc...
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...
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}) # 创建Excel写入器对象 writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') # 将数据帧写入不同的工作表 df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') df...
Excel 在Excel中可以通过点击数据—>分列并按照提示的选项设置相关参数完成分列,但是由于该列含有[]等特殊字符,所以需要先使用查找替换去掉。 Pandas 在Pandas中可以使用.split来完成分列,但是在分列完毕后需要使用merge来将分列完的数据添加至原DataFrame,对于分列完的数据含有[]字符,我们可以使用正则或者字符串lstrip方法...
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}', index=False,
data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'Age':[20,21,19,22],'Grade':[90,85,95,88]}df=pd.DataFrame(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 接下来,我们将学生信息分别写入两个不同的Sheet。我们可以使用pandas库中的to_excel函数来完成这个任务。该函数需要指定写入的Excel文件名,Sheet的...
''' 将多个dataframe 存到同一个excel 的不同sheet,方法如下。 ''' import pandas as pd def DF2Excel(data_path,data_list,sheet_name_list): '''将多个dataframe 保存到同一个excel 的不同sheet 上 参数: data_path:str 需要保存的文件地址及文件名 data_list:list 需要保存到excel的dataframe sheet_...
# 循环遍历所有sheet df_28=DataFrame() foriinrange(len(sheets)): # skiprows=2 忽略前两行 df=pd.read_excel(excel_name, sheet_name=i, skiprows=2, index=False, encoding='utf8') df_28=df_28.append(df) # 去除缺省值 df_28=df_28.dropna() ...