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详解pandas.DataFrame.to_excel()(将数据框写入Excel文件)函数使用方法

pandas.DataFrame.to_excel()的作用和使用方法

pandas.DataFrame.to_excel()是pandas库中的一个函数,用于将DataFrame数据写入Excel文件中。该函数需要至少指定一个参数,即Excel文件的文件名和路径。同时,还可以根据需要配置一些参数,如Sheet名称、数据存储位置、列的排序方式、数据格式等。下面我们来详细讲解pandas.DataFrame.to_excel()的使用方法和实现过程。

语法结构:

pandas.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',
    verbose=True,
    freeze_panes=None
)

参数说明:

参数 说明
excel_writer Excel文件名或路径,支持本地文件、网路链接、内存中的二进制文本流等格式
sheet_name Sheet名称,默认为'Sheet1'
na_rep 缺失值的表示形式,默认为''
float_format 浮点数的格式,如'%.2f',默认为None
columns 列名的排序方式,默认为None
header 是否在第一行写入列名,默认为True
index 是否在第一列写入行名,默认为True
index_label 行名的标签,默认为None
startrow 数据写入的起始行,默认为0
startcol 数据写入的起始列,默认为0
engine 写入Excel文件的引擎,默认为None(由文件扩展名自动推断)
merge_cells 是否合并单元格,默认为True
encoding 文件编码,如'utf-8',默认为None
inf_rep Infinity(正无穷)的表示形式,默认为'inf'
verbose 是否显示日志信息,默认为True
freeze_panes Sheet的冻结窗口位置(如'A2'),默认为None

实例1:将DataFrame数据保存到本地Excel文件中

import pandas as pd

data = {
    '编号': ['001', '002', '003', '004', '005'],
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
    '年龄': [22, 25, 21, 24, 23],
    '性别': ['男', '女', '女', '男', '女'],
    '成绩': [90, 87, 95, 84, 92]}

df = pd.DataFrame(data)

df.to_excel('student.xlsx', index=False, sheet_name='Sheet1')

# 参数说明
# index=False表示去掉行索引
# sheet_name='Sheet1'表示保存到Sheet1中

在本地生成一个Excel文件student.xlsx,数据如下:

编号  姓名  年龄  性别  成绩
001 张三  22  男   90
002 李四  25  女   87
003 王五  21  女   95
004 赵六  24  男   84
005 钱七  23  女   92

实例2:将DataFrame数据保存到网络Excel文件中

将数据保存到网络Excel文件中,主要涉及到文件的网络传输,需要指定Excel文件的URL、用户名和密码等信息。

import pandas as pd

url = 'https://your_excel_url'
user = 'your_user_name'
password = 'your_password'
data = {
    '编号': ['001', '002', '003', '004', '005'],
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
    '年龄': [22, 25, 21, 24, 23],
    '性别': ['男', '女', '女', '男', '女'],
    '成绩': [90, 87, 95, 84, 92]}

df = pd.DataFrame(data)

sheet_name = 'Sheet1'
writer = pd.ExcelWriter(url, engine='openpyxl')
df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

writer.save()

# 参数说明
# engine='openpyxl'写入Excel文件的引擎,内置的仅支持本地文件
# index=False表示去掉行索引

注意

在使用pandas.DataFrame.to_excel()函数将数据写入Excel文件时,需要注意以下几点:

  1. 如果数据量较大,建议采用追加的方式写入Excel文件,避免一次写入过多数据导致内存溢出,参考语句:df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False, startrow=startrow, startcol=startcol)

  2. 如果数据中包含多个Sheet,需要循环写入Sheet,参考语句:for sheet_name, sheet_data in data_to_save.items(): sheet_data.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

  3. 如果Excel文件已存在,需要注意直接写入可能会覆盖原有数据,建议先读取已有数据,再将新数据写入Excel文件。参考代码:

    import openpyxl
    from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
    
    wb = openpyxl.load_workbook(filename)
    ws = wb.active
    
    df = pd.DataFrame(...)
    for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=False):
        ws.append(r)
    
    wb.save(filename)

最后,我们已经可以熟练使用pandas.DataFrame.to_excel()函数将DataFrame数据写入Excel文件中,使数据使用更加方便和直观。

本文链接:http://task.lmcjl.com/news/4580.html

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