dataframe转为openpyxl

以下是将DataFrame转换为openpyxl工作簿的示例代码：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个新的工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 将DataFrame的数据写入工作簿的单元格中
for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
    ws.append(r)

# 保存工作簿
wb.save("df_to_openpyxl.xlsx")

这段代码首导入了pandas和openpyxl库。然后，创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame。接下来，创建了一个新的工作簿，并将DataFrame的数据写入工作簿的单元格中。最后，保存工作簿为df_to_openpyxl.xlsx文件。

相关问题

将openpyxl获取的sheet内容转为dataframe

要将 Openpyxl 获取的 sheet 内容转为 Pandas 的 DataFrame，可以使用 Pandas 的 `read_excel()` 函数。具体步骤如下：

1. 从 Openpyxl 中获取 sheet 内容并保存为二维列表

import openpyxl

# 打开 Excel 文件并获取 sheet
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
sheet = wb['Sheet1']

# 将 sheet 内容保存为二维列表
data = []
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
    data.append(list(row))

2. 将二维列表转为 Pandas 的 DataFrame

import pandas as pd

# 将二维列表转为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

其中，`data[0]` 为表头，`data[1:]` 为数据。如果 sheet 有表头，可以使用 `columns=data[0]` 将表头传递给 DataFrame 构造函数；如果没有表头，可以不传递 `columns` 参数，Pandas 会自动生成默认的列名。

将openpyxl读取一个EXCEL文件获取的sheet内容转为dataframe再使用pandas另存为新的文件发现新文件大小比原文件小

这种情况可能是由于以下原因导致的：

1. 文件格式不同：原文件可能是.xlsx格式，而新文件可能是.csv格式，后者的文件大小通常比前者小。

2. 数据类型不同：在将数据从Excel文件转换为DataFrame时，可能会出现数据类型转换的情况。例如，原文件中的某些列是数字类型，但是在转换为DataFrame时被转换为了字符串类型。这可能会导致新文件大小的变化。

3. 空值处理：在将数据从Excel文件转换为DataFrame时，可能会对空值进行处理。例如，将空值替换为0或其他值。这可能会导致新文件大小的变化。

为了确定原因，可以尝试将新文件转换为与原文件相同的格式，并检查数据类型和空值处理。如果这些都相同，那么文件大小的变化可能是由于数据量减少或其他原因导致的。