连接到数据库之后,使用SELECT语句将”DK172“中的所有数据记录在marks变量中,定义一个名为”head”的元组数据,用于保存表头数据,使用.append()方法将marks中的所有数据全部导入到excel中,最后使用.save()方法,将excel文件保存并命名为”test.xlsx”,从而实现想要的功能。
database='master'sql_statment=args.sqlprint('executing sql……') result= get_data_from_db(host = host,database = database,sql_stament =sql_statment)print('exporting data……') export_to_excel(result)#example#python export_data_to_excel.py --host "127.0.0.1" --sql "select * from tem...
Python数据框应用开发旅程 DataProcessing+read_data()+process_data()Visualization+plot_data()Exporting+export_to_excel()+export_to_csv() 安全加固 在开发过程中,还需要关注安全性。通过序列图和防护流程的展示,我们能对安全问题有更清晰的理解。 SecurityServerUserSecurityServerUser发送请求返回数据进行安全检查安...
Welcome to a tutorial on how to export data from the database to an Excel spreadsheet in Python. So you want to generate an Excel report or create a list from the database? Well, it is actually a simple “read from database and write to Excel file”. Read on for the example! TABLE...
Exporting C:\Excel\XlsxWriter-0.5.1\PDF_excel\apms_trial.pdf Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "excel_to_pdf.py", line 30, in <module> doc = word.Workbooks.Open(in_file) File "<COMObject <unknown>>", line 8, in Open ...
df.to_csv('studentgrades.csv',index=False,header=False) Listing2-6Exporting a Dataset to CSV 第1 行到第 6 行是创建数据帧的行。第 7 行是将数据帧df导出到名为studentgrades.csv的 CSV 文件的代码。 我们使用的唯一参数是index和header。将这些参数设置为 false 将会阻止导出索引和标题名称。更改这些...
def export_excel(request): # 设置HttpResponse的类型 response = HttpResponse(content_typ...
The import took ~32s to complete. The type of the date field is a pandasTimestampand notdatetime.date, but that's OK. Reading Excel using Tablib Tablibis one of the most popular libraries in Python for importing and exporting data in various formats. It was originally developed by the cre...
如果在jupyter notebook里面使用pandas,那么数据展示的形式像excel表一样,有行字段和列字段,还有值。 2. 读取数据 pandas支持读取和输出多种数据类型,包括但不限于csv、txt、xlsx、json、html、sql、parquet、sas、spss、stata、hdf5 读取一般通过read_*函数实现,输出通过to_*函数实现。 3. 选择数据子集 导入数据后...
split(",\n") print(pages) # Preparing data frame and exporting to Excel textdata = list() for page in pages: print('Handing:', page) textdata.extend(get_data(page)) df = pd.DataFrame( textdata, columns = ['text'] ) df.to_excel('page_data{}.xlsx'.format(datetime.now()....