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 df.to_excel('example.xlsx') 其他的诸如xlrd、xlwt功能单一,也没有Pandas好用。 Pandas针对excel设置...
df = pd.DataFrame(data) workbook = Workbook() for value in df['City'].unique(): filtered_df = df[df['City'] == value] filtered_df.to_excel(workbook, sheet_name=value, index=False) workbook.save('output.xlsx') 这样,根据单元格值将pandas DataFrame导出到Excel的操作就完成了。导出的...
Pandas的to_csv函数同样可以用来将DataFrame保存为TXT文件,只需要将文件扩展名改为.txt即可。 #将DataFrame保存为TXT文件 df.to_csv('output.txt', sep=' ', index=False) 在上面的代码中,sep=' '参数表示使用制表符(Tab)作为字段之间的分隔符,这样生成的TXT文件就可以使用Excel等电子表格软件打开和编辑。 3....
代码如下。 1importpandas as pd2df1=pd.DataFrame({'Data1':[1,2,3,4,5]})3df2=pd.DataFrame({'Data2':[11,12,13,14,15]})4df3=pd.DataFrame({'Data3':[21,22,23,24,25]})5all_data=pd.DataFrame()6all_data['a1']=df1['Data1']7all_data['a2']=df2['Data2']8all_data['a3'...
这里我们首先导入了pandas库,然后创建了一个包含姓名、年龄和城市的字典,并将其转换为 DataFrame。 步骤3: 使用 pandas 将 DataFrame 导出为 Excel 文件 我们可以将 DataFrame 导出为 Excel 文件。首先创建一个 ExcelWriter 对象,并指定文件名。 # 创建一个 ExcelWriter 对象excel_file='output.xlsx'# 指定输出文件...
附带excel导出的结果: 但是这种方法有点复杂,使用循环效率太低 2.使用dataframe简洁高效: import pandas as pd data = pd.DataFrame(data) data.columns = ['列1','列2','列3','列4','列5'] data.index = ['行1','行2','行3','行4','行5'] ...
python import pandas as pd 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'列名1': [1, 2, 3], '列名2': [4, 5, 6]})将DataFrame导出为Excel文件 df.to_excel('示例.xlsx', index=False)在上面的代码中，我们首先导入了pandas库，并创建了一个包含两列数据的示例DataFrame。然后，我们使用...
1.excel_writer:str or ExcelWriter object 文件路径或现有的ExcelWriter。 2.sheet_name:str, default ‘Sheet1’ 包含DataFrame的工作表名称。 3.na_rep:str, default ‘’ 缺少数据表示。 如果na_rep设置为bool值,则写入excel时改为0和1;也可以写入字符串或数字 ...
Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具。其中,Dataframe是Pandas库中最重要的数据结构之一,它类似于Excel中的表格,可以存储和处理二维数据。 问题:Python Pandas 'Dataframe.to_excel'保存数据问题 回答: Dataframe.to_excel是Pandas库中用于将Dataframe数据保存为Excel文...
import pandas as pd # 数据处理库,常见的DtaFrame、Series数据对象处理 1. 2. 然后,再把相应的PDF数据提取出来并且保存在DataFrame数据对象中。 # 打开PDF文件、得到PDF数据文件对象 pdf_obj = pdfplumber.open('data.pdf') # 这里我们以获取第一页的PDF数据为例 ...