DataFrame(data) # 保存 DataFrame 到 Excel 文件 excel_file = 'output.xlsx' with pd.ExcelWriter(excel_file, engine='openpyxl') as writer: df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') # 获取当前工作簿和工作表 wor
接下来是优化对比代码的示例,展示如何通过参数调整提升性能: importpandasaspdimportnumpyasnp# 原版写入df=pd.DataFrame(np.random.rand(10000,10))df.to_excel('output.xlsx',engine='openpyxl')# 优化写入df.to_excel('optimized_output.xlsx',engine='openpyxl',fast_write=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
#将DataFrame导出为Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False) 在这个示例中,我们首先创建了一个包含姓名、年龄和性别三列的DataFrame,然后使用to_excel()方法将其导出为名为example.xlsx的Excel文件。index=False参数用于指定不导出行索引。 设置导出格式 to_excel()方法还提供了许多其他参数,可以用于设置...
importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[24,27,22]}df=pd.DataFrame(data)# 保存到Excel文件df.to_excel('output.xlsx',sheet_name='Sheet1',index=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 此代码创建了一个包含姓名和年龄的DataFr...
使用pandas的to_excel方法将DataFrame写入Excel文件: 调用DataFrame对象的to_excel方法,并指定Excel文件的名称和路径。 python df.to_excel('output.xlsx', index=False) 在这个例子中,'output.xlsx'是生成的Excel文件的名称和路径。index=False参数表示不将DataFrame的索引写入Excel文件。 指定Excel文件的名称和路径:...
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。
方法二:当DataFrame对象较多并且每个DataFrame中的数据量都很大时,不适合使用上面的方法,可以使用DataFrame对象方法to_excel()的参数startrow来控制每次写入的起始行位置。 需要注意的是,xlsx格式的Excel文件最大行数有限制,如果超过了会抛出异常,例如, 如果需要把多个DataFrame对象的数据以横向扩展的方式写入同一个Excel文...
表格2路径为：'D:\我的文件\桌面内容\使用python读取Excel的路径\表格2.xlsx'。接下来，将演示数据处理步骤和导出Excel文件的方法。一、数据处理：合并两个Excel表格 二、导出Excel文件 使用`pd.DataFrame.to_excel()`函数导出Excel文件，其基本语法如下：to_excel(参数1，参数2，参数3，参数4，参数5...
importpandasaspd#第一步:获取文件的位置filePath_01='D:\我的文件\桌面内容\使用python读取Excel的路径\表格1.xlsx'filePath_02='D:\我的文件\桌面内容\使用python读取Excel的路径\表格2.xlsx'#第二步:利用pandas库中的read_excel函数读取文件中的数据df1=pd.read_excel(filePath_01,sheet_name='Sheet1')df...
pandas中的to_excel方法只能对索引进行合并,而xlsxwriter中,虽然提供有merge_range方法,但是这只是一个和基础的方法,每次都需要编写繁琐的测试才能最终调好,而且不能很好的重用。所以想自己写一个方法,结合dataframe和merge_range。大概思路是: 1、定义一个MY_DataFrame类,继承DataFrame类,这样能很好的利用pandas的很多...