data.to_excel('data.xlsx', index=False)怎么指定列

你可以使用 `columns` 参数来指定要保存的列。例如，如果你只想保存 "列1" 和 "列3"，可以将代码修改为以下形式：

data[['列1', '列3']].to_excel('data.xlsx', index=False)

这将只保存 "列1" 和 "列3" 两列的数据到 Excel 文件中，而不保存其他列。

相关问题

data.to_excel('data/my_excel_saved.xlsx', index=False)中index=False的作用

在`data.to_excel('data/my_excel_saved.xlsx', index=False)`中，`index=False`的作用是指示将DataFrame中的索引列（默认为整数序列）不写入Excel文件中。

默认情况下，当使用`to_excel`方法将DataFrame保存为Excel文件时，pandas会将DataFrame的索引列写入文件中作为一个额外的列。通过将`index`参数设置为`False`，可以防止将索引列写入Excel文件，只保存DataFrame中的数据部分。这在某些情况下很有用，特别是当DataFrame中的索引列没有特殊的意义或不需要在Excel文件中保留时。

data.to_excel('output.xlsx', index=False) AttributeError: 'NpzFile' object has no attribute 'to_excel'

根据错误提示，似乎是您在一个NpzFile对象上尝试调用to_excel方法，但是该对象没有to_excel方法。to_excel是pandas库中DataFrame对象的方法，用于将数据保存为Excel文件。因此，推测您可能在读取一个npz格式的文件时，需要将其转换为DataFrame对象后再保存为Excel文件。

以下是一种可能的解决方案：

1. 首先，使用numpy库中的load方法读取npz文件，并获取其中的数组对象。

2. 接着，使用pandas库中的DataFrame方法将数组转换为DataFrame对象。

3. 最后，调用DataFrame对象的to_excel方法将数据保存为Excel文件。

示例代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 从npz文件中读取数据
data = np.load('data.npz')
arr = data['arr_0']

# 将数组转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(arr)

# 将DataFrame对象保存为Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)