dataframe 保存为excel，str格式

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：

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

dataframe.to_excel中文乱码

当你使用pandas的DataFrame对象调用`to_excel()`方法将数据保存为Excel文件时，遇到中文乱码的问题，通常是由于编码设置不匹配造成的。这里有几个可能的原因和解决方法：

1. **编码设置**：
- 确保你的DataFrame和Excel文件的编码是一致的。如果DataFrame中包含中文，建议使用`'utf-8'`编码，例如：`df.to_excel('output.xlsx', encoding='utf-8')`。
- 如果文件本身不是UTF-8编码，你需要在打开文件时指定正确的编码，如`open('output.xlsx', 'w', encoding='gbk')`。

2. **Excel版本**：
- Excel 2007及更高版本默认支持UTF- 在保存前，你可以尝试先将DataFrame中的中文列转换为UTF-8编码：`df['中文列'] = df['中文列'].astype(str).encode('utf-8').decode('unicode_escape')`。

4. **使用ExcelWriter**：
- 另一种方法是使用`pd.ExcelWriter`，这样可以更好地控制编码，比如：

   writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl', encoding='utf-8')
   df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
   writer.save()

如果以上方法都不能解决问题，可能是其他因素导致的，比如文件损坏或读写权限问题，这时可能需要检查文件操作环境的其他设置。

dataframe 文本类型列 存为excel时候不要变成日期型

当你在将Pandas DataFrame保存为Excel文件时，如果某列是文本类型（比如字符串），默认情况下Excel会尝试识别某些特定格式的数据作为日期。为了避免这种情况，你应该在保存之前明确指定该列的数据类型为字符串。以下是操作步骤：

1. 确认你要保存的列是文本类型。你可以使用`df['column_name'].dtype`来查看列的数据类型。

print(df['text_column_name'].dtype)

2. 如果列已经被错误地识别为日期，可以用`pd.to_datetime`函数将其转换回字符串。如果不需要转换，直接保留为字符串即可。

# 如果需要转换
df['text_column_name'] = pd.to_datetime(df['text_column_name']).dt.strftime('%Y-%m-%d')  # 将日期转为字符串格式
# 或者不转换，保持原样
df['text_column_name'] = df['text_column_name'].astype('str')  # 保持为字符串

3. 使用Pandas的`to_excel`方法保存时，指定`date_format=None`参数，以防止自动检测并转换日期格式：

df.to_excel('output.xlsx', index=False, date_format=None)  # 保存为Excel文件

这样，在打开Excel文件时，那个文本类型的列就不会被识别为日期了。