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使用Python将数据保存到Excel文件

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fanjy
发布2021-11-10 14:40:23
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发布2021-11-10 14:40:23
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文章被收录于专栏:完美Excel

标签:Python与Excel,Pandas

前面,我们已经学习了如何从Excel文件中读取数据,参见:

接下来,要知道的另一件重要事情是如何使用Python将数据保存回Excel文件。为什么要再回到Excel?嗯,因为我们大多数人只熟悉Excel,所以我们必须说他们的语言。但是,这并不妨碍我们使用另一种语言来简化我们的工作

保存数据到Excel文件

使用pandas将数据保存到Excel文件也很容易。最简单的方法如下:df.to_excel(),它将数据框架保存到Excel文件中。与df.read_excel()类似,这个to_excel()方法也有许多可选参数。这里我们只看其中几个参数,如果你想了解完整的参数列表,建议你阅读pandas官方文档。

让我们看一个例子,首先我们需要准备好一个用于保存的数据框架。我们将使用与read_excel()示例相同的文件。你可以在到知识星球完美Excel社群找到这个文件。

图1:由Python创建Excel文件代码

注:根据网友的建议,换成了jupyter,看起来更好些了。

在执行上述代码之后,我们将有一个名为“保存_用户.xlsx”的新文件,它是由Python创建的,结果如下:

图2:Python保存一个Excel文件

让我们打开文件,看看里面是否有相同的数据。

图3:由Python保存的Excel文件

我们会发现,列A包含一些看起来像从0开始的列表。如果你不想要这额外增加的列,可以在保存为Excel文件的同时删除该列。

使用pandas保存Excel文件时删除起始索引

.to_excel()方法提供了一个可选的参数index,用于控制我们刚才看到的额外添加的列表。我们可以通过以下方式从Excel输出文件中删除该列表:

df.to_excel(‘D:\保存_用户.xlsx’, index = False)

其他有用的可选参数

  • sheet_name:如果不喜欢默认的“Sheet1”,可以命名工作表。
  • na_rep:替换数据框架中“Null”值的值,默认情况下这是一个空字符串“”。但是,如果数据框架包含数字,则可能需要将其设置为np_rep=0。
  • columns:选择要输出的列。可能通常不使用此选项,因为在保存到文件之前,可以在数据框架中删除列。

保存数据到CSV文件

我们可以使用df.to_csv()将相同的数据框架保存到csv文件中。这些参数类似于to_excel(),因此不会在这里重复介绍它们。只是指出一个细微的区别,但这确实是Excel和CSV文件之间的区别:

CSV文件基本上是一个文本文件,它只包含一张工作表,所以我们不能重命名该工作表。

好了!本文讲解了如何将一个数据框架保存到Excel文件中,如果你想将多个数据框架保存到同一个Excel文件中,请继续关注完美Excel。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2021-11-03,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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