'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}# 创建DataFramedf = pd.DataFrame(data)# 写入Excel文件df.to_excel("output.xlsx", index=False)# 打开Excel文件wb = openpyxl.load_workbook("dat
df10 = df10.dropna() 7、将df09和df10数据写入excel文件: writer = pd.ExcelWriter('d:\\data\\test010.xlsx') df09.to_excel(writer, sheet_name="Sep",index=False) df10.to_excel(writer, sheet_name="Oct",index=False) writer.save() writer.close() 1. 2. 3. 4. 5. 结果如下: 上面...
df.to_excel('output.xlsx', index=False) 在上面的代码中,我们首先创建了一个简单的 DataFrame,然后使用 to_excel 方法将其写入名为 output.xlsx 的Excel 文件中。index=False 表示我们不想将索引写入文件中。2. 接续写入已存在的 Excel 文件如果你想在一个已存在的 Excel 文件的末尾接续写入数据,可以使用 op...
to excel file keeping index writer=pd.ExcelWriter('test.xlsx',engine='xlsxwriter')df.to_excel(...
# 创建一个DataFrame对象来表示数据data=pd.DataFrame({'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'Gender':['Female','Male','Male']})# 将DataFrame写入到Excel文件中data.to_excel(writer,sheet_name='Sheet1',index=False)
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` 4. 内存不足 错误描述:MemoryError 原因:在处理大型数据集时,Python可能因内存不足而无法完成操作。 解决方法: 尝试在导出前减少数据集的大小,例如通过筛选或聚合数据。 增加系统的可用内存。 使用更高效的数据处理方法或算法。 5. 版本...
以下是将txt文件转换为Excel文件的示例代码: import pandas as pd # 读取txt文件 data = pd.read_csv('input.txt', delimiter='\t') # 将数据保存为Excel文件 data.to_excel('output.xlsx', index=False) 复制代码 首先,我们使用pandas库的read_csv函数读取txt文件。在这个函数中,我们可以指定文件路径和...
在上面的代码中,我们创建了一个包含姓名和年龄数据的DataFrame对象,并使用to_excel()函数将数据写入了一个名为output.xlsx的Excel文件中。index=False参数表示不将行索引写入Excel文件中。 3、处理Excel数据 使用pandas库处理Excel数据非常灵活,可以通过对DataFrame对象进行各种操作来实现。下面是一个示例代码: import pan...
df.to_excel('example.xlsx', index=False) # 读取 Excel 文件中的数据 df_from_excel = pd.read_excel('example.xlsx') # 打印从 Excel 文件中读取的数据 print(df_from_excel) 解释说明: 导入库:我们使用pandas库来处理数据,并使用openpyxl来处理 Excel 文件。pandas是一个强大的数据分析和操作库,而openp...
df_b = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='B表') # 使用merge函数按人名匹配并填充成绩 df_b = df_b.merge(df_a[['人名', '成绩']], on='人名', how='left') # 将结果保存回Excel df_b.to_excel('结果文件.xlsx', sheet_name='B表', index=False) ...