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...
#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...
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...
to_excel()方法的功能是将DataFrame对象写入到Excel工作表中,该方法的语法格式如下: to_excel(excel_writer,sheet_name='Sheet',na_rep='',float_format+None,columns=None,header=True,index=True,index_label=None,startrow=0,startcol=0,engine=None,merge_cells=True,encoding=None,inf_rep='inf',verbose=...
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,...
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...
在Python中,你可以使用pandas库将DataFrame导出为Excel文件。以下是一个详细的步骤说明,包括代码片段: 导入pandas库和必要的excel写入库: 为了将DataFrame导出为Excel文件,你需要导入pandas库。同时,pandas内部会使用openpyxl或xlsxwriter等库来处理Excel文件的写入,你通常不需要显式导入这些库,除非你需要自定义一些Excel格式...
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。