本文将介绍使用 Python 保存 Excel 文件的五种方法。 ### 1.使用 pandas 库 `pandas` 是一个专门用于数据分析和数据处理的 Python 库。它提供了非常简单易用的方法来保存 DataFrame 到 Excel 文件。 ```python import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame df = pd.DataFrame({ "A": [1, 2, 3],...
1、调用excel的应用程序 2.创建一个新的excel文件,并修改sheet名称 3.excel添加自动过滤 4. 创建透视表 5、写入excel 6、批量写入excel 1、调用excel的应用程序 在网上搜索的时候,经常看到两种打开方式: dispatch和EnsureDispatch importwin32com.clientaswin32xl_dis=win32.Dispatch("Excel.Application") importwin3...
as csvfile: writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=dct.keys(), dialect='excel') writer.writeheader() writer.writerows([{'Name': name, 'Age': age, 'Origin': origin} for name, age, origin in zip(dct['Name'], dct['Age'], dct['Origin'])])将字典导出到 Excel 对于 ...
在Excel中，我们可以方便地对数据进行统计和分析，同样在Python中，我们也可以使用pandas包来实现这些操作。下面是一个简单的示例代码，用于对数据进行统计和分析：import pandas as pd data = pd.read_excel('example.xlsx')print('平均年龄:', data['的列名'].mean())print('最高年龄:', data[' 接着这里...
使用pandas生成xlsx的excel文件 # 使用pandas生成xlsx的excel文件import pandas as pdrcv_data = pd.read_csv('二手车.txt', sep='\t')rcv_data.head()ic(rcv_data)rcv_data.to_excel('瓜子二手车3.xlsx', index = False)以上就是今天给大家介绍的三种数据写入excel的方法，这写方法在实际工作中需求还是...
对象wb=Workbook()# 获取第一个Sheetws=wb.active# 添加数据ws['A1']='Name'ws['B1']='Age'ws['C1']='Salary'ws['A2']='Tom'ws['B2']=25ws['C2']=5000ws['A3']='John'ws['B3']=30ws['C3']=6000ws['A4']='Mike'ws['B4']=35ws['C4']=7000# 保存为Excel文件wb.save('data....
# 引入openpyxl库fromopenpyxlimportWorkbook# 创建一个新的工作簿wb=Workbook()# 激活工作表ws=wb.active# 写入数据到单元格ws['A1']='姓名'ws['B1']='年龄'ws['A2']='张三'ws['B2']=25ws['A3']='李四'ws['B3']=30# 保存Excel文件wb.save('data.xlsx') ...
让我们首先编写一个简单的Python函数,该函数生成10个随机数,然后将它们放在Excel工作表单元格A1中。注意,xw.Book.caller()引用当前工作簿。 将以下脚本另存为“rand_10.py”。 import numpy as np import xlwings as xw def generate(): wb = xw.Book.caller() ...
Excel文件写入可以通过xlwt模块的Workbook类创建工作簿对象,通过工作簿对象的add_sheet方法可以添加工作表,通过工作表对象的write方法可以向指定单元格中写入数据,最后通过工作簿对象的save方法将工作簿写入到指定的文件或内存中。下面代码操作了一个学员成绩表的写入。
import numpy as np import pandas as pd import xlwt #原始excel文件名 file = 'data1' #读取excel中所有数据 ori = pd.read_excel(io=file+'.xlsx') #选取数据中需要的部分,先是列,后是行 data = ori.iloc[0:,1:5] #给选取的数据列起个名字,方便后面使用 data.columns=["ID","chinese","math...