pandas逐行写excel

你可以使用 Pandas 库中的 `to_excel` 方法来逐行写入 Excel 文件。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 逐行写入数据
for i in range(10):
    # 创建一行数据
    row = {'Column1': i, 'Column2': i*2, 'Column3': i*3}
    
    # 将数据添加到 DataFrame
    df = df.append(row, ignore_index=True)

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

在上面的示例中，我们首先创建了一个空的 DataFrame，然后使用一个循环来逐行生成数据，并将每一行数据添加到 DataFrame 中。最后，我们使用 `to_excel` 方法将 DataFrame 写入名为 `'output.xlsx'` 的 Excel 文件中。`index=False` 参数用于禁止写入行索引。

执行以上代码后，你将得到一个名为 `'output.xlsx'` 的 Excel 文件，其中包含了逐行写入的数据。

相关问题

pandas 逐行读取excel

可以使用 pandas 库中的 `read_excel()` 方法逐行读取 Excel 文件，具体步骤如下：

1. 使用 `pandas` 库导入 Excel 文件：

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_excel("your_file.xlsx")

2. 使用 `iterrows()` 方法逐行读取 Excel 文件：

   for index, row in df.iterrows():
       # 处理每一行数据

`iterrows()` 方法会返回一个二元组，第一个元素是行号，第二个元素是该行数据组成的 Series 对象。可以根据需要对每一行数据进行处理。

pandas逐行读取数据

在使用Pandas进行数据处理时，我们通常会用到读取数据的功能。Pandas提供了多种方法来读取不同格式的数据，例如csv、Excel、SQL等。逐行读取数据，可以使用`pd.read_csv()`函数中的`chunksize`参数，它会返回一个可迭代对象，每次迭代都是读取一部分数据，这样可以避免一次性读取过多数据造成内存占用过大。具体使用方法如下：

import pandas as pd

# 以CSV格式为例
reader = pd.read_csv('data.csv', iterator=True)
chunk_size = 1000  # 每次读取1000条数据
loop = True
while loop:
    try:
        chunk = reader.get_chunk(chunk_size)
        # 在这里对每个chunk进行操作
    except StopIteration:
        loop = False
        print("Iteration is stopped.")

在上面的代码中，我们使用了`pd.read_csv()`函数并将其赋值给一个可迭代对象`reader`。然后设置了每次迭代读取的数据条数`chunk_size`，默认为1。最后通过一个循环不断迭代`reader`，直到所有数据都被读取完成。