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( ...
一、简单操作 使用 pandas 读取 Excel 文件 import pandas as pd# 读取整个Excel文件df = pd.read_excel('example.xlsx')# 读取特定工作表df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')写入 Excel 文件 # 将 DataFrame 写入新的 Excel 文件df.to_excel('output.xlsx', index=False)# 写入...
以下是几个完整的代码示例,展示如何使用to_excel函数将数据写入Excel文件。 示例1:基本用法 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....
DataFrame.to_excel(excel_writer: Union[str, pandas.io.excel._base.ExcelWriter], sheet_name: str ='Sheet1', na_rep: str ='', float_format: Optional[str] =None, columns: Union[str, List[str],None] =None, header: bool =True, index: bool =True, index_label: Union[str, List[str]...
1.4、to_excel 用法 DataFrame.to_excel( excel_writer, sheet_name='Sheet1', 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', ...
基本用法：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...
各个库的基本用法 一,openpyxl基本代码 import openpyxl # 新建文件 workbook = openpyxl.Workbook() # 写入文件 sheet = workbook.activesheet['A1']='A1' # 保存文件 workbook.save('你的excel保存路径') 二,xlwings基本代码 import xlwings as xw
将第一步遍历的excel表中的内容读取,然后保存 新建一个excel表 在新建的excel表中写入表头,合并单元格和字体加粗、居中 将第二步中读取的内容写入新建的excel表中,然后保存 看到这里,相信你已经了解了openpyxl库的强大之处。 其实,openpyxl库的功能远多于这些,Python操作Excel的用法更是多种多样。
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to_excel方法将DataFrame导出为名为“示例.xlsx”的Excel文件。通过设置index=False，我们可以在导出的Excel文件中隐藏行索引。除了上述基本用法，DataFrame.to_excel...