python 使用pandas,字典为{''name': 'Alice', 'age': 30}，将字典导出成excel，将列名设为name,age

可以使用 pandas 的 DataFrame 和 to_excel 方法来实现：

import pandas as pd

# 定义字典
my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 30}

# 将字典转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame([my_dict])

# 设置列名
df.columns = ['name', 'age']

# 导出到 Excel 文件
df.to_excel('my_excel.xlsx', index=False)

其中，to_excel 方法的 index 参数用于控制是否将 DataFrame 的行索引导出到 Excel 文件中。如果设置为 False，则不导出行索引。

相关问题

python 使用pandas,字典为{''name': 'Alice', 'age': 30}，将 'BOB' 30加入字典

可以使用以下代码将 'BOB' 30加入字典：

import pandas as pd

# 原始字典
data = {'name': 'Alice', 'age': 30}

# 将 'BOB' 30加入字典
data['BOB'] = 30

# 将字典转成pandas的DataFrame
df = pd.DataFrame([data])

# 输出DataFrame
print(df)

输出结果为：

    name  age  BOB
0  Alice   30   30

python 使用pandas,字典为{''name': 'Alice', 'age': 30}，将{''name': 'BOB', 'age': 30}加入字典

可以使用pandas的DataFrame将字典转换为表格，然后使用append方法添加新的行，最后再将表格转换为字典。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 定义初始字典
data = {'name': ['Alice'], 'age': [30]}

# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 定义新的字典
new_data = {'name': 'BOB', 'age': 30}

# 将新的字典添加到DataFrame中
df = df.append(new_data, ignore_index=True)

# 将DataFrame转换为字典
result = df.to_dict(orient='list')

print(result)

输出结果为：

{'name': ['Alice', 'BOB'], 'age': [30, 30]}

可以看到，新的字典已经成功添加到了原始字典中。