pandas to_excel 0kb

如果你使用 Pandas 的 to_excel 方法生成的 Excel 文件大小为 0KB，可能有以下原因：

1. 没有写入数据：确保你的 DataFrame 中有数据，并且你已经正确地将数据写入 Excel 文件。

2. 保存路径错误：确保你正在保存文件到正确的路径。如果路径不存在，Pandas 将不能创建文件，因此文件大小为 0KB。

3. 文件名错误：确保你正在保存文件到正确的文件名。如果文件名错误，Pandas 将不能创建文件，因此文件大小为 0KB。

4. 写入权限不足：确保你有足够的权限来写入文件。如果你没有写入权限，Pandas 将不能创建文件，因此文件大小为 0KB。

如果你仍然无法解决问题，可以查看报错信息或者提供更多的代码和细节，以便我能够更好地帮助你。

相关问题

pd.read_excel中读取数据显示non-null

在使用`pd.read_excel`函数读取Excel文件时，可以通过`df.info()`方法来查看数据的非空（non-null）值的情况。`df.info()`会显示DataFrame对象的基本信息，包括每列的名称、非空值的数量以及数据类型等。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 查看数据的非空值情况
df.info()

执行以上代码后，会输出类似以下的信息：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999
Data columns (total 5 columns):
 #   Column   Non-Null Count  Dtype  
---  ------   --------------  -----  
 0   Name     1000 non-null   object 
 1   Age      1000 non-null   int64  
 2   Gender   998 non-null    object 
 3   Address  997 non-null    object 
 4   Score    1000 non-null   float64
dtypes: float64(1), int64(1), object(3)
memory usage: 39.2+ KB

在上述输出中，`Non-Null Count`列显示了每列的非空值数量。例如，`Gender`列有998个非空值，`Address`列有997个非空值。

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 953 entries, 0 to 952 Data columns (total 3 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 user_id 953 non-null int64 1 birthday 953 non-null int64 2 gender 953 non-null int64 dtypes: int64(3) memory usage: 22.5 KB

根据您提供的信息，这是一个 Pandas DataFrame，它有三列，分别是“user_id”、“birthday”和“gender”，共有953行数据。其中，“user_id”、“birthday”和“gender”列的数据类型均为整数（int64）。该DataFrame的内存占用为22.5 KB。

如果您需要将其转换为其他格式，可以使用Pandas提供的to_*系列函数，例如to_csv()将其转换为CSV格式，to_excel()将其转换为Excel格式等。如果您需要对DataFrame进行数据处理，也可以使用Pandas提供的各种方法和函数。