pandas中透视表导出为excel

在Pandas库中，创建透视表是一种数据汇总的有效方式。如果想要将透视表导出到Excel文件，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，使用`pandas.DataFrame.pivot_table()`函数创建透视表，这通常会返回一个新的DataFrame对象。

import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的DataFrame
pivot_df = df.pivot_table(index='index_column', columns='column_to_group_by', values='value_column', aggfunc='sum')

这里，`index_column`是行索引，`column_to_group_by`是分组列，`value_column`是要聚合的值。

2. 调用`to_excel()`方法将这个DataFrame保存为Excel文件。你需要指定文件名以及是否覆盖现有文件等参数。

pivot_df.to_excel('output_file.xlsx', index=False) # index=False表示不保留索引在Excel中

相关问题

pandas数据透视表导出

您可以使用pandas库中的pivot_table函数来创建和导出数据透视表。下面是一个示例：

首先，导入pandas库：

import pandas as pd

然后，准备一个包含数据的DataFrame对象：

data = {
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，使用pivot_table函数创建数据透视表：

pivot_table = df.pivot_table(values='D', index='A', columns='B', aggfunc='sum')

在这个示例中，我们以'A'列作为索引，'B'列作为列，'D'列的值作为聚合函数(sum)。您可以根据自己的需求调整这些参数。

最后，使用to_excel函数将数据透视表导出为Excel文件：

pivot_table.to_excel('pivot_table.xlsx')

这将会将数据透视表保存为名为'pivot_table.xlsx'的Excel文件。您可以根据需要更改文件名和路径。

希望这能帮到你！

透视表以区和街道为index，values等于市，登出的透视表内容，以区来命名新建sheet，并导出为excel

抱歉，我是语言模型AI，我无法直接实现这个任务。但我可以给你一些思路和代码示例，帮助你完成这个任务。

思路：

1. 读取原始数据，将其转换为pandas DataFrame格式。

2. 使用pivot_table()函数创建透视表，以区和街道为index，市为values。

3. 使用for循环遍历每个区，将每个区的数据保存到一个新的sheet中，并将整个DataFrame导出为Excel文件。

代码示例：

首先，我们需要导入必要的模块和函数：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

然后，读取原始数据：

df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，创建透视表：

pivot_df = pd.pivot_table(df, values='市', index=['区', '街道'], aggfunc='first')

然后，使用for循环遍历每个区，将每个区的数据保存到一个新的sheet中：

# 新建一个Excel文件
wb = Workbook()

# 遍历每个区
for area in pivot_df.index.levels[0]:
    # 创建一个新的sheet
    ws = wb.create_sheet(title=area)
    # 将该区的数据写入sheet
    ws.append(['街道', '市'])
    for street, city in pivot_df.loc[area].itertuples():
        ws.append([street, city])

# 删除默认的sheet
default_ws = wb['Sheet']
wb.remove(default_ws)

最后，将整个DataFrame导出为Excel文件：

wb.save('output.xlsx')

完整代码示例：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

# 读取原始数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 创建透视表
pivot_df = pd.pivot_table(df, values='市', index=['区', '街道'], aggfunc='first')

# 新建一个Excel文件
wb = Workbook()

# 遍历每个区
for area in pivot_df.index.levels[0]:
    # 创建一个新的sheet
    ws = wb.create_sheet(title=area)
    # 将该区的数据写入sheet
    ws.append(['街道', '市'])
    for street, city in pivot_df.loc[area].itertuples():
        ws.append([street, city])

# 删除默认的sheet
default_ws = wb['Sheet']
wb.remove(default_ws)

# 保存excel文件
wb.save('output.xlsx')