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=...
还有一种比较常见的方式是:xlwings xlwings 是一款开源免费的依赖库,同时支持 Excel 文件的读取、写入、修改 它功能非常强大,还可以和 Matplotlib、Numpy 和 Pandas 无缝连接,支持读写 Numpy、Pandas 数据类型;同时,xlwings 可以直接调用 Excel 文件中 VBA 程序 需要注意的是,xlwings 依赖于 Microsoft Excel 软件,所以...
Python 读写 Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to...
将积分浮点数转换为int(即1.0 - > 1)。 如果为False,则所有数字数据都将作为浮点数读取:Excel将所有数字作为浮点数在内部存储 2. to_excel to_excel方法定义: DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label...
我们首先将两个列表中的数据存储到 pandasDataFrame中。之后,我们调用to_excel()函数并传递我们的输出文件和工作表的名称。 请记住,此方法仅在两个列表的长度相等时才有效。如果长度不相等,我们可以通过用None值填充较短的列表来补偿缺失值。 这是在 Python 中将数据写入与 Excel 兼容的文件的最简单方法。
由于是为数据框设计的,仅支持Workbook、Worksheet和Range级别的操作, 并且无法调整边框等格式。中写入和修改Excel的主要方法为。该方法有2个重要参数: excel_writer:要写入的Excel Workbook;必须,可以是文件路径,也可以是DataFrame.to_excel()实例。 sheet_name:要写入的Worksheet;可选,默认为'Sheet1'。
importpandasaspd# 创建一个DataFrame对象df=pd.DataFrame({'销量':[10,20,30],'售价':[100.123,200.456,300.789]})# 将数据写入Excel文件df.to_excel('output.xlsx',index=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 示例2:输出到多个Sheet ...
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。必须保存所有写入文件的数据的更改。 用法: data.to_excel( ...
导入pandas库。创建一个DataFrame对象。使用to_excel方法将DataFrame导出为Excel文件，例如：df.to_excel。其中，index=False表示在导出的Excel文件中隐藏行索引。常见参数及其作用：文件名和路径：可以通过在文件名前指定路径来将Excel文件保存到特定位置，例如：to_excel。工作表名：使用sheet_name参数指定导出...
这个数据我们如果直接用to_excel导出来的话样子是这样的: 图2 我们来设置列名的格式,上对齐、底色、自动换行: header_format = workbook.add_format({ 'text_wrap': True, 'valign': 'top', 'fg_color': '#D7E4BC'}) 然后使用方法ExcelWriter,搭配to_excel来完成格式的设置: ...