如果数据源不是字典而是其他格式，例如CSV或数据库，如何读取数据并写入Excel？

当你的数据源不是字典（如JSON、CSV、数据库等）时，你可以使用Python中的不同库来处理这些格式的数据然后将其转换为适合写入Excel的结构。这里我们介绍两个主要的方法：

1. **CSV到Excel**: 使用pandas库
Pandas 是 Python 中非常强大的数据分析库，它可以方便地读取 CSV 文件，然后你可以用 `to_excel` 方法将其保存为 Excel 格式。

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 将 DataFrame 写入 Excel 文件
data.to_excel('output.xlsx', index=False)

2. **数据库到Excel**: 使用SQLAlchemy和openpyxl库
如果数据存储在数据库中，比如 SQLite、MySQL 或 PostgreSQL，你可以先连接到数据库，查询数据，再导入到pandas DataFrame，最后导出到Excel。

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

# 创建数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///your_database.db')  # 假设是SQLite，其他数据库类型替换相应URL
query = "SELECT * FROM your_table"  # 替换为你的表名

# 从数据库中读取数据
df = pd.read_sql_query(query, engine)

# 导出到Excel
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

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