python计算结果写入excel

可以使用Python中的第三方库openpyxl来实现将计算结果写入Excel文件。下面是一个简单的示例代码：

from openpyxl import Workbook

# 创建一个Workbook对象
workbook = Workbook()

# 选择正在活动的工作表
sheet = workbook.active

# 假设计算结果为一个二维列表
results = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 将结果写入Excel表格
for row in results:
    sheet.append(row)

# 保存Excel文件
workbook.save('results.xlsx')

这段代码会创建一个新的Excel文件，并将计算结果写入其中。你可以根据需要修改`results`变量的值，以适应你的具体计算结果。请确保已经安装了openpyxl库，你可以使用`pip install openpyxl`命令来安装它。

相关问题

python计算的数据写入excel，并添加文字说明列表

好的，以下是您需要的Python代码，它将计算的数据写入Excel文件，并添加文字说明列表：

import pandas as pd

# 计算数据
data = {'商品名称': ['商品A', '商品B', '商品C', '商品D', '商品E'],
        '销售数量': [100, 200, 150, 300, 250],
        '单价': [20, 30, 25, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
df['销售额'] = df['销售数量'] * df['单价']

# 写入Excel文件
writer = pd.ExcelWriter('sales.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='销售情况', index=False)

# 添加文字说明列表
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets['销售情况']
worksheet.write(0, 3, '文字说明列表：')
worksheet.write(1, 3, '1. 商品A是我们最热销的商品。')
worksheet.write(2, 3, '2. 商品B的单价最高，但销售数量也最多。')
worksheet.write(3, 3, '3. 商品C的销售数量和单价都比较稳定。')
worksheet.write(4, 3, '4. 商品D是我们最新推出的商品，但已经成为了销售冠军。')
worksheet.write(5, 3, '5. 商品E的单价最低，但销售数量也比较稳定。')

# 关闭Excel文件
writer.save()

这段代码将数据计算出来后，使用Pandas库将数据写入一个名为"sales.xlsx"的Excel文件中，并在"销售情况"工作表中添加了一个文字说明列表，该列表包含了有关每个商品的信息。您可以根据需要修改文字说明列表的内容和位置。

python写入excel文件太慢如何解决-python往excel写入大量数据

写入大量数据到Excel文件中，可能会导致写入速度变慢。以下是一些提高写入速度的方法：

1. 使用pandas库：pandas库是一个强大的数据分析库，它可以将数据从Python中的DataFrame对象写入到Excel文件中。这个过程比使用常规方法更快，因为它使用了一些优化。

2. 使用openpyxl库的“write_only”模式：openpyxl库是一个用于操作Excel文件的库，它具有“write_only”模式，可以在不加载整个Excel文件的情况下直接写入数据。这个过程比常规方法更快。

3. 设置Excel文件格式：在写入数据之前，可以设置Excel文件的格式，例如使用较小的字体、较小的行高和列宽等。这样可以提高写入速度。

4. 将数据分批写入：将数据分成批次，每次写入一部分，而不是一次性写入所有数据。这样可以减少写入时间，并减少内存占用。

5. 优化代码：优化代码可以提高写入速度，例如尽可能避免重复计算，使用更高效的算法等。