engine='xlsxwriter'是什么意思

时间: 2023-09-02 20:10:21 浏览: 166
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pandas_xlsxwriter_charts:使用 Pandas 和 XlsxWriter 创建 Excel 图表

`engine='xlsxwriter'` 是 `pd.ExcelWriter` 的一个参数，用于指定使用的引擎。在这个例子中，我们选择了 xlsxwriter 引擎。 `xlsxwriter` 是一个用于创建 Excel 文件的 Python 库。它提供了丰富的功能，包括格式化单元格、添加图表、设置筛选器等。通过选择 xlsxwriter 引擎，我们可以使用它的功能来创建 Excel 文件并写入数据。 其他可用的引擎包括 `openpyxl` 和 `xlwt`，它们也是用于处理 Excel 文件的 Python 库。你可以根据自己的需求选择适合的引擎。
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python读取excel数据

writer = pd.ExcelWriter('example.xlsx', engine='xlsxwriter') new_data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2') writer.save() # 删除包含空值的单元格 df.dropna(axis=0, how='all', inplace=True) # 删除工作...

pd.ExcelWriter(filedata, engine='xlsxwriter')用with 怎么写

with pd.ExcelWriter(filedata, engine='xlsxwriter') as writer: # 在这里可以添加写入Excel的代码 # 例如，创建一个DataFrame并写入 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df.to_excel(writer...

engine='xlsxwriter' pandas导出excel设置表头颜色第一列为红色，第二列为黑色

styler.to_excel('output.xlsx', engine='xlsxwriter', index=False) 在这个示例中，首先创建了一个 DataFrame，然后创建了一个 Styler 对象，并使用 set_table_styles 方法设置了表头的颜色。其中，...

writer = pd.ExcelWriter('/path/to/output/file.xlsx', engine='xlsxwriter') 显示ModuleNotFoundError: No module named 'xlsxwriter'

这个错误信息提示你缺少 xlsxwriter 模块，需要先安装该模块才能使用。可以通过以下命令安装： pip install xlsxwriter 安装完成后，再运行你的代码就应该可以正常使用了。

df.to_excel(excel_path, index=False, engine='xlsxwriter') 报错PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'D:\\out1'

这个错误是因为你没有写入 "D:\\out1" 的权限。一种解决方法是使用管理员权限运行你的代码，或者将输出路径更改为你有写入权限的路径。你也可以尝试在代码的前面加上以下语句来确保你有写入权限： ...

writer = pd.ExcelWriter(fp, engine='xlsxwriter') df.to_excel(writer, index=False) writer.save()请帮我解释这段代码

首先，使用pd.ExcelWriter创建一个Excel写入器，将其命名为writer，并指定使用xlsxwriter引擎。然后，调用DataFrame对象df的to_excel方法将数据框写入Excel文件中，并将index参数设置为False，以避免写入索引列。...

with pd.ExcelWriter(r'.\ProcessedData\dataset1\data1_1.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:

engine='xlsxwriter'指定了Excel Writer使用xlsxwriter库来处理XLSX文件格式。 with语句的作用是在代码块结束后自动关闭ExcelWriter对象，这样可以确保资源被正确释放，同时还可以防止忘记手动关闭导致的...

ws = pd.ExcelWriter(os.path.join(os.path.abspath(""), "test.xlsx"), engine='xlsxwriter')

这行代码使用了Python中的pandas库，创建了一个...其中，os.path.abspath("")获取当前工作目录的绝对路径，"test.xlsx"是要创建的Excel文件名，engine='xlsxwriter'表示使用xlsxwriter库作为Excel文件的引擎。

writer = pd.ExcelWriter('F:/数据.xlsx', engine='xlsxwriter') # 创建一个ExcelWriter对象 writer.save() # 保存文件 AttributeError: 'XlsxWriter' object has no attribute 'save'. Did you mean: '_save'?

writer = pd.ExcelWriter('F:/数据.xlsx', engine='xlsxwriter') # 创建一个ExcelWriter对象 writer.save() # 保存文件 如果仍然出现错误，你可以尝试查看 xlsxwriter 的文档，或者检查导入的包是否正确。

res_path = f'result/{file_name}({farm_id})' if not os.path.exists(res_path): os.makedirs(res_path) res_file = pd.ExcelWriter(f'{res_path}/桥北-{res.index[0].date()}.xlsx', engine='xlsxwriter') res.to_excel(res_file, sheet_name='精度计算')

这是一段 Python 代码，主要用于创建一个名为 res_path 的变量，其中包含 file_name 和 farm_id 的值。如果 res_path 不存在，则创建该目录，并创建一个名为“桥北-日期”的 Excel 文件，将 res 数据帧写入该文件的...

为这段代码输出的表格所有框线标为实线： writer = pd.ExcelWriter(Resultpath + '/' + filename, engine='xlsxwriter') # 定义 writer for T in T_list: eval(f'CAP_table_final_{T}').to_excel(writer, sheet_name=f'CAP_table{T}℃', index=True) eval(f'U_table_final_{T}').to_excel(writer, sheet_name=f'U_table{T}℃', index=True) writer.save() # 保存文件

writer = pd.ExcelWriter(Resultpath + '/' + filename, engine='xlsxwriter', options={'x_scale': 1, 'y_scale': 1, 'dash_type': 'solid'}) 这样就可以将所有框线标为实线了。注意，此方法仅适用于 ...

import osimport pandas as pdfolder_path = '/path/to/folder' # 路径files = os.listdir(folder_path) # 获取路径下所有文件excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')] # 筛选出所有后缀为.xlsx的文件data_frames = [] # 存储所有读取到的excel文件for file in excel_files: file_path = os.path.join(folder_path, file) # 获取文件的绝对路径 data_frames.append(pd.read_excel(file_path))writer = pd.ExcelWriter('/path/to/output/file.xlsx', engine='xlsxwriter') # 创建一个ExcelWriter对象all_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True) # 合并所有dataframeall_data.to_excel(writer, index=False) # 将合并后的dataframe写入同一个excel文件中writer.save() # 保存文件AttributeError: 'XlsxWriter' object has no attribute 'save'. Did you mean: '_save'?怎么解决

writer = pd.ExcelWriter('/path/to/output/file.xlsx', engine='xlsxwriter') # 创建一个ExcelWriter对象 all_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True) # 合并所有dataframe all_data.to_excel(writer, ...

import os import pandas as pd # 设置目标文件夹路径 folder_path = r"D:/拆分后的工作簿" # 获取文件夹下所有的Excel文件 excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的DataFrame combined_data = pd.DataFrame() # 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到一个DataFrame中 for file in excel_files: print('Processing file:', file) excel_data = pd.read_excel(file, sheet_name=None) for sheet_name, sheet_data in excel_data.items(): sheet_data['Sheet'] = sheet_name combined_data = pd.concat([combined_data, sheet_data], ignore_index=True) # 将合并的数据写入一个Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') combined_data.to_excel(writer, index=False) writer.save()怎麽修改

with pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer: combined_data.to_excel(writer, index=False) 在这个修改后的代码中，我们使用with语句来创建ExcelWriter对象，并在代码...

# 创建一个ExcelWriter对象，用于将结果写入到Excel表格中 writer = pd.ExcelWriter('求和.xlsx', engine='xlsxwriter') # 读取多个表格并执行相同的操作 for file in ['城二.xlsx', '涪陵.xlsx','长寿.xlsx']: # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(file) # 将时间列转换为时间类型（只包含小时、分钟和秒） df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], format='%H:%M:%S') # 创建空的DataFrame，用于存储每个小时的求和结果 sum_data = pd.DataFrame() # 迭代每个小时 for hour in range(24): # 选择特定小时的数据行 data_hour = df.loc[df['时间'].dt.hour == hour] # 对多个列进行求和，并输出为一行数据 sum_hour = data_hour[ ['下行平均可用PRB个数', '下行平均使用的PRB个数', '下行调度平均流数', '上行平均可用PRB个数', '上行平均使用的PRB个数', '上行调度平均流数', '平均使用的PDCCH CCE个数', '平均可用的PDCCH CCE个数', '下行PRB*空分流', '上行PRB*空分流']].sum().to_frame().T.reset_index(drop=True) # 将每个小时的求和结果追加到总的结果DataFrame中 sum_data = pd.concat([sum_data, sum_hour], ignore_index=True) # 将结果写入到ExcelWriter对象中的不同工作表中 sum_data.to_excel(writer, sheet_name=file, index=False) # 保存ExcelWriter对象中的结果到Excel表格中 writer.save()

这段代码是用来读取多个Excel表格，并对每个表格的特定列进行求和操作，然后将结果写入到一个新的Excel表格中。具体的步骤如下： 1. 创建一个ExcelWriter对象，用于将结果写入到Excel表格中。 ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\DELL\Desktop\比对数据 (2)\ctp-国小君数据比对.py", line 144, in <module> diff.to_excel('diff.xlsx', index=False) File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2032, in to_excel engine=engine, File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\pandas\io\formats\excel.py", line 739, in write freeze_panes=freeze_panes, File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\pandas\io\excel\_xlsxwriter.py", line 212, in write_cells for cell in cells: File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\pandas\io\formats\excel.py", line 688, in get_formatted_cells for cell in itertools.chain(self._format_header(), self._format_body()): File "C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\pandas\io\formats\excel.py", line 452, in _format_header_mi "Writing to Excel with MultiIndex columns and no " NotImplementedError: Writing to Excel with MultiIndex columns and no index ('index'=False) is not yet implemented.

这是一个 Pandas 的错误，提示说当前的 Excel 写入操作中有一个 MultiIndex（多级索引）的列，但是没有设置 index 参数为 True，这样的情况下 Pandas 目前还没有实现写入多级索引的功能。建议你在调用 to_excel ...

openpyxl 和 xlsxwriter

openpyxl需要通过engine参数指定为'openpyxl'来使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [写入excel文件的ExcelWriter、openpyxl、...

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx',index_col=0) print(df) first_card = 6228480269035098277 level_cards = pd.DataFrame({'卡级': [], '账号': []}) for index, row in df.iterrows(): if row[0] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['一级卡'], '账号': [row[0]]})], ignore_index=True) print(level_cards) level_cards.to_excel('E:\projects\study\study_2.xlsx',engine=)

在你的代码中，level_cards.to_excel() 方法调用中的 engine= 参数...在这个代码示例中，我们将 to_excel() 方法的 engine 参数设置为 "xlsxwriter"，这样 Pandas 就会使用 XlsxWriter 引擎来写入 Excel 文件。

xlsxwriter库追加写入

workbook = xlsxwriter.Workbook('your_file.xlsx', {'engine': 'xlsxwriter', 'mode': 'a'}) 4. 定义你要追加的worksheet（工作表）： python worksheet = workbook.add_worksheet('Sheet_name') 5. ...

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