pandas 写入EXCEL时指定str类型
时间: 2023-08-09 14:09:41 浏览: 128
当使用 Pandas 将数据写入 Excel 文件时,可以使用 `dtype` 参数指定某一列的数据类型。如果要将某一列指定为字符串类型,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
# 将 B 列指定为字符串类型
df = df.astype({'B': str})
# 将数据写入 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
在上述代码中,`astype` 方法用于将 DataFrame 中的某一列转换为指定的数据类型。这里将 `B` 列转换为字符串类型。然后使用 `to_excel` 方法将数据写入 Excel 文件。请注意,`index` 参数用于控制是否将行索引写入 Excel 文件。
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pandas 写入excel并取消一列的科学计数法
可以使用 `pandas.DataFrame.to_excel()` 方法将 DataFrame 写入 Excel 文件中。如果要取消一列的科学计数法,可以在写入文件前将该列转换为字符串格式并设置 `float_format` 参数来解决。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1000000, 2000000, 3000000], 'B': [1.23, 4.56, 7.89]})
# 将列 A 转换为字符串格式
df['A'] = df['A'].astype(str)
# 设置 float_format 参数来取消科学计数法
float_format = lambda x: '%.0f' % x
df.to_excel('output.xlsx', float_format=float_format, index=False)
```
在上面的代码中,我们首先将列 A 转换为字符串格式。然后我们定义了一个 `float_format` 函数,该函数将浮点数格式化为不带小数点和科学计数法的整数格式。最后,我们使用 `to_excel()` 方法将 DataFrame 写入 Excel 文件中,并设置 `float_format` 参数来取消科学计数法。注意,我们还将 `index` 参数设置为 False,以便在写入文件时不包含索引列。
pandas对excel排序能否使用lamda函数
`pandas`库对于Excel排序的函数 `sort_values()` 可以使用 `lambda` 函数来指定自定义的排序规则。
下面是一个使用 `lambda` 函数对 `pandas` 进行Excel排序的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 按照某一列排序,使用 lambda 函数指定自定义的排序规则
df = df.sort_values(by='column_name', key=lambda x: x.str.lower(), ascending=False)
# 将排序后的结果写入新的Excel文件
df.to_excel('sorted_example.xlsx', index=False)
```
在这个示例中,`key=lambda x: x.str.lower()` 表示将按照 `column_name` 列的字符串值的小写字母形式进行排序。这里使用了 `str.lower()` 方法将字符串转换为小写字母形式,在 `lambda` 函数中作为排序的关键字传递给 `sort_values()` 函数。
值得注意的是, `key` 参数必须是一个函数,它的输入是 `Series` 或 `DataFrame` 的一列数据,输出是一个可排序的值。这个函数可以是任何自定义函数,也可以是 `lambda` 函数。