python将list数据写入excel指定sheet表，若无该sheet表则自动创建

可以使用 pandas 库来实现这个功能，具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# 将 DataFrame 写入 Excel 文件
with pd.ExcelWriter('example.xlsx', mode='a') as writer:
    data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

其中，`pd.ExcelWriter` 可以创建一个 Excel 文件的写入器，`mode='a'` 表示以追加模式打开文件，如果文件不存在则会自动创建。`data.to_excel` 将 DataFrame 写入指定的 sheet 表中，`index=False` 表示不写入行索引。

相关问题

python将json数据写入excel

### 回答1：
您好！要将JSON数据写入Excel，您可以使用Python的以下步骤：

1. 使用Python的内置JSON库将JSON数据加载到Python对象中。
2. 使用Python的第三方Excel库，如openpyxl、xlwt、xlrd等来创建一个Excel文件或打开现有的Excel文件。
3. 将Python对象中的数据按照您需要的格式写入Excel文件中。

以下是一个使用openpyxl库将JSON数据写入Excel文件的示例代码：

import json
from openpyxl import Workbook

# 加载JSON数据
json_data = '{"name": "Alice", "age": 25, "hobbies": ["reading", "swimming"]}'

# 将JSON数据转换为Python对象
python_data = json.loads(json_data)

# 创建一个新的Excel文件
workbook = Workbook()

# 获取工作表
sheet = workbook.active

# 将数据写入Excel
row = 1
for key, value in python_data.items():
    sheet.cell(row=row, column=1, value=key)
    if isinstance(value, list):
        value = ", ".join(value)
    sheet.cell(row=row, column=2, value=value)
    row += 1

# 保存Excel文件
workbook.save("data.xlsx")

在此示例中，我们首先加载了一个JSON字符串，然后使用json.loads()函数将其转换为Python对象。接下来，我们使用openpyxl库创建了一个新的Excel文件，并获取了默认的工作表。然后，我们将Python对象中的数据按照所需的格式写入Excel文件中，并使用workbook.save()方法保存Excel文件。

### 回答2：
Python中通过使用json库来解析json数据类型，同时我们也可以使用pandas库将数据以xlsx文件的形式输出到Excel中。

在Python中将json数据写入Excel，我们先需要将json数据类型转换为pandas DataFrame数据类型，然后使用to_excel方法将其输出为xlsx文件。

假定我们有一个包含json数据类型的列表，可以使用以下代码将数据转换为pandas DataFrame：

import pandas as pd
import json

# 假定数据保存在sample.json文件中
with open('sample.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# 将json数据转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用pandas的to_excel方法将数据输出到Excel文件中。我们需要指定输出的文件名及所在的目录。其他参数，例如sheet_name定义了sheet名称、index定义了是否输出行索引等，也可以根据需求进行设置。

# 输出到输出到excel文件中
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

以上就是将json数据写入Excel的简单实现。需要注意的是，如果json数据比较复杂或包含嵌套结构，可能需要进行一些额外的处理。

总的来说，Python拥有强大的解析和处理json数据类型的能力，同时使用pandas库可以轻松将数据输出到Excel等格式中。这为我们处理数据提供了很大便利，使用Python可以有效地提升工作效率和准确性。

### 回答3：
Python是一种功能强大的编程语言，它可以将JSON数据写入Excel中。这是因为Python有一个称为openpyxl的库，它是Python中操作Excel文件的首选库之一。

要将JSON数据写入Excel，需要使用Python中的json和openpyxl模块。然后，你需要定义JSON文件的路径和Excel文件的路径。接下来，打开JSON文件并将其加载到Python中。最后，使用openpyxl来创建一个新的工作簿，在新的工作簿中创建工作表，并将数据写入工作表中。

以下是使用Python将JSON数据写入Excel的步骤：

1.导入必需的模块

首先，需要导入json和openpyxl模块。可以使用以下代码执行操作：

import json
import openpyxl

2.定义JSON文件和Excel文件的路径：

接下来，需要定义JSON文件和Excel文件的路径。可以使用以下代码：

json_file_path = "path/to/json/file.json"
excel_file_path = "path/to/excel/file.xlsx"

3.打开并加载JSON文件：

使用python中的open()函数打开JSON文件并使用json.load()方法加载它。

with open(json_file_path, "r") as file:
    data = json.load(file)

4.使用openpyxl模块创建工作簿和工作表：

使用openpyxl模块创建一个新的工作簿，并在新的工作簿中创建新的工作表。

workbook = openpyxl.Workbook()
sheet = workbook.active

5.将数据写入Excel中：

现在，将JSON数据写入Excel中。可以使用for循环来遍历数据并将其写入表格中。可以使用以下代码：

row = 1
for item in data:
    sheet.cell(row=row, column=1).value = item['name']
    sheet.cell(row=row, column=2).value = item['age']
    sheet.cell(row=row, column=3).value = item['gender']
    row += 1

6.保存Excel文件：

最后，要保存工作簿，可以使用以下代码保存Excel文件：

workbook.save(excel_file_path)

这样就可以使用Python将JSON数据写入Excel中了。

python pandas写入excel sheet

回答: 在Python中使用Pandas库进行Excel sheet的写入有多种方法。其中一种方法是直接使用Pandas的to_excel()函数来写入数据到Excel文件中的不同sheet。然而，直接使用多个Pandas的to_excel()会造成sheet覆写，最终只显示最后运行的to_excel语句内容。为了避免这个问题，可以使用ExcelWriter对象来创建一个可写入不同sheet的文件，并使用to_excel()函数将数据写入不同的sheet中。例如，可以使用以下代码来实现将两个不同的DataFrame写入到同一个Excel文件的不同sheet中:

import pandas as pd

# 创建一个ExcelWriter对象，并指定要写入的文件名
writer = pd.ExcelWriter('xxx.xlsx')

# 将第一个DataFrame写入到名为'df1'的sheet中
df1.to_excel(writer, sheet_name='df1')

# 将第二个DataFrame写入到名为'df2'的sheet中
df2.to_excel(writer, sheet_name='df2')

# 保存并关闭ExcelWriter对象
writer.save()
writer.close()

另一种方法是在同一个sheet中接续写入数据。可以使用startrow参数来指定从哪一行开始写入新的数据。以下是一个示例代码，演示了如何在已有的sheet中插入新的数据行:

import pandas as pd

# 创建一个ExcelWriter对象，并指定要写入的文件名
writer = pd.ExcelWriter('xxx.xlsx')

# 将第一个DataFrame写入到名为'mean±std'的sheet中
text1.to_excel(writer, sheet_name='mean±std', index=False)

# 在'mean±std'的sheet中的后面行插入新的数据行
text3.to_excel(writer, sheet_name='mean±std', startrow=6, header=False, index=False)

# 将第二个DataFrame写入到名为'CV'的sheet中
text2.to_excel(writer, sheet_name='CV', header=False, index=False)

# 保存并关闭ExcelWriter对象
writer.save()
writer.close()

以上是两种常用的方法，可以根据实际需求选择适合的方法来写入Excel sheet。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【个人笔记】Python-Pandas写入Excel多个sheets](https://blog.csdn.net/Sixtn/article/details/125600343)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python+pandas数据直接写入和接续写入Excel](https://blog.csdn.net/hanyuyuzu/article/details/128978246)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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