dataframe 保存为excel,str格式
时间: 2024-05-10 14:17:06 浏览: 5
如果你想将 dataframe 保存为 Excel 文件并且其中的字符串格式不变,可以使用 `to_excel` 方法并将参数 `engine` 设置为 `openpyxl`,然后在 `to_excel` 方法中使用 `encoding` 参数指定编码格式为 `utf-8`,示例如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', encoding='utf-8', index=False)
```
在上面的示例中,我们使用了 `with` 语句和 `ExcelWriter` 对象来创建一个 Excel 文件,并将其命名为 `output.xlsx`。然后,我们将 `df` 数据保存到该文件中的 `Sheet1` 工作表中,并使用 `utf-8` 编码格式来保存字符串。参数 `index` 为 `False` 表示不将行索引写入 Excel 文件中。
相关问题
Python爬取财经数据并保存为Excel文件
Python爬取财经数据并保存为Excel文件,可以使用以下步骤:
1. 确定目标网站和要爬取的数据。可以使用requests库获取网页HTML代码,使用beautifulsoup库解析HTML代码,获取所需数据。
2. 将数据保存为pandas的DataFrame格式,方便进行数据清洗和处理。
3. 使用pandas的to_excel函数将数据保存为Excel文件。
以下是一个简单的示例代码,演示如何爬取新浪财经股票数据并保存为Excel文件:
```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 获取网页HTML代码
url = 'http://finance.sina.com.cn/realstock/company/sh000001/nc.shtml'
response = requests.get(url)
html = response.content
# 解析HTML代码,获取股票数据
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
table = soup.find('table', {'id': 'FundHoldSharesTable'})
df = pd.read_html(str(table))[0]
# 保存数据到Excel文件
df.to_excel('sh000001.xlsx', index=False)
```
这段代码会爬取新浪财经上上证指数的股票数据,并保存到当前目录下的sh000001.xlsx文件中。在实际应用中,可以根据需要修改url和解析HTML代码的方法,来获取不同的财经数据。
python excel 数据格式
在Python中,可以使用pandas库将多个DataFrame保存到一个Excel文件中,并设置特定的日期格式和百分比显示。可以使用openpyxl库或者xlwt库来进行操作。
首先,我们需要创建一个Excel文件和工作表。然后,使用.write_row()方法将表头写入第一行,并设置对应的单元格格式。使用.write_column()方法将DataFrame的数据逐列写入从第二行开始的位置,并设置相应的单元格格式。
可以使用xlwt库来实现这个功能。可以定义一些单元格格式,如日期格式、百分比格式等。使用write_row()方法将表头写入第一行,并使用header_format作为单元格格式。使用write_column()方法将DataFrame的每一列数据从第二行开始逐列写入,并设置相应的单元格格式。
在代码中,worksheet1和worksheet2代表两个不同的工作表,df1和df2分别代表两个不同的DataFrame。可以根据需要修改代码中的行列索引和格式。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
import xlwt
# 创建Excel文件和工作表
workbook = xlwt.Workbook()
worksheet1 = workbook.add_sheet('Sheet1')
worksheet2 = workbook.add_sheet('Sheet2')
# 定义单元格格式
format_datetime = xlwt.easyxf(num_format_str='yyyy-mm-dd')
format_integer = xlwt.easyxf(num_format_str='0')
format_integer_separator = xlwt.easyxf(num_format_str='#,##0')
format_general = xlwt.easyxf(num_format_str='General')
format_float = xlwt.easyxf(num_format_str='0.00')
format_percent = xlwt.easyxf(num_format_str='0.00%')
# 写入表头数据
header_format = xlwt.easyxf(
'font: bold on; align: vertical center, horizontal center; pattern: pattern solid, fore_colour dark_blue;'
'borders: left thin, right thin, top thin, bottom thin; font: colour white;'
)
worksheet1.write_row(0, 0, df1.columns, header_format)
worksheet2.write_row(0, 0, df2.columns, header_format)
# 写入数据
worksheet1.write_column(1, 0, df1.iloc[:, 0], format_datetime)
worksheet1.write_column(1, 1, df1.iloc[:, 1], format_integer)
worksheet1.write_column(1, 2, df1.iloc[:, 2], format_integer_separator)
worksheet1.write_column(1, 3, df1.iloc[:, 3], format_general)
worksheet1.write_column(1, 4, df1.iloc[:, 4], format_float)
worksheet1.write_column(1, 5, df1.iloc[:, 5], format_percent)
worksheet2.write_column(1, 0, df2.iloc[:, 0], format_datetime)
worksheet2.write_column(1, 1, df2.iloc[:, 1], format_integer)
worksheet2.write_column(1, 2, df2.iloc[:, 2], format_integer_separator)
worksheet2.write_column(1, 3, df2.iloc[:, 3], format_general)
worksheet2.write_column(1, 4, df2.iloc[:, 4], format_float)
worksheet2.write_column(1, 5, df2.iloc[:, 5], format_percent)
# 设置列宽
worksheet1.col(0).width = 256 * 15 # 第一列宽度为15个字符
worksheet2.col(0).width = 256 * 15
# 保存Excel文件
workbook.save('output.xlsx')
```
在上述代码中,我们使用了xlwt库来操作Excel文件。首先,我们创建了一个Workbook对象,并添加了两个工作表。然后,定义了一些不同的单元格格式,包括日期格式、整数格式、带分隔符的整数格式、通用格式、浮点数格式和百分比格式。接下来,使用write_row()方法将表头写入第一行,并使用header_format作为单元格格式。然后,使用write_column()方法将DataFrame的每一列数据从第二行开始逐列写入,