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基于单元格值将pandas DataFrame导出到excel

基于单元格值将pandas DataFrame导出到Excel是一种将数据从Python中的p​​andas DataFrame导出到Excel文件的方法。这种方法可以根据DataFrame中的某个列的值，将数据分别导出到不同的Excel工作表中。

要实现这个功能，可以按照以下步骤进行操作：

  1. 首先，确保已经安装了pandas库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
代码语言：txt
复制
pip install pandas
  1. 导入所需的库：
代码语言：txt
复制
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
  1. 创建一个pandas DataFrame，作为示例数据：
代码语言：txt
复制
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 创建一个Excel工作簿对象：
代码语言：txt
复制
workbook = Workbook()
  1. 根据DataFrame中某个列的值，创建对应的工作表，并将数据导出到相应的工作表中：
代码语言：txt
复制
for value in df['City'].unique():
    filtered_df = df[df['City'] == value]
    filtered_df.to_excel(workbook, sheet_name=value, index=False)

在上述代码中，我们使用了DataFrame的unique()方法获取唯一的城市值，并根据每个城市值创建了一个工作表。然后，我们使用to_excel()方法将过滤后的DataFrame导出到相应的工作表中。

  1. 最后，保存Excel文件：
代码语言：txt
复制
workbook.save('output.xlsx')

完整的代码如下所示：

代码语言：txt
复制
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

workbook = Workbook()

for value in df['City'].unique():
    filtered_df = df[df['City'] == value]
    filtered_df.to_excel(workbook, sheet_name=value, index=False)

workbook.save('output.xlsx')

这样，根据单元格值将pandas DataFrame导出到Excel的操作就完成了。导出的Excel文件中，每个工作表对应一个城市的数据。

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