df4 = pd.DataFrame({'Four': [11, 22, 33]}) df5 = pd.DataFrame({'Five': [55, 66, 77]}) with pd.ExcelWriter('excel1.xlsx', mode='a') as writer: df4.to_excel(writer, sheet_name='Sheet4', index=False) df5.to_excel(writer, sheet_name='Sheet5', index=False) 1. 2. 3...
data.to_csv(file_dir + 'data.txt', sep='\t',index=True, header = True) 结果如下: #保存为excel data.to_excel(file_dir + 'data.xlsx', sheet_name='test', index=True, header = True) 结果如下: 附带一下这种dataframe方法的excel结果导出: data = pd.read_csv(file_dir + '/data.txt...
#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...
Python DataFrame.to_excel()用法及代码示例to_excel()方法用于将DataFrame导出到excel文件。要将单个对象写入excel文件,我们必须指定目标文件名。如果要写入多个工作表,则需要创建一个具有目标文件名的ExcelWriter对象,还需要在必须写入的文件中指定工作表。也可以通过指定唯一的sheet_name来写多张纸。必须保存所有写入...
首先对于单纯地读写Excel,这种场景使用Pandas就足够了。 使用Pandas中的read_excel、to_excel函数,在Excel和DataFrame格式间进行转换。 import pandas as pd # 读取excel文件,Excel->DataFrame df = pd.read_excel('example.xlsx') # 导出excel文件,DataFrame->Excel ...
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,...
(1)excel_writer:表示读取的文件路径。 (2)sheet_name:表示工作表的名称,可以接收字符串,默认为“Sheet1”。 (3)na_rep:表示缺失数据。 (4)index:表示是否写行索引,默认为True。 为了能够让大家更好地理解,接下来,创建一个2行2列的DataFrame对象,之后将该对象写入到itcast.xlsx文件中,具体代码如下。
在不丢失DataFrame格式的情况下将Python导出到Excel,可以使用pandas库提供的to_excel方法。下面是完善且全面的答案: 将Python中的DataFrame导出到Excel可以使用pandas库提供的to_excel方法。该方法可以将DataFrame对象保存为Excel文件,并保留DataFrame的格式和数据。