使用df.style修改数字格式后，生成的excel没有变化。

`df.style`是Pandas库中的一个功能，允许你以链式的方式对DataFrame进行样式化操作。如果你使用`df.style.format(...)`来修改数字格式，但发现生成的Excel没有变化，可能是因为你没有调用`.to_excel(...)`方法来将样式化的DataFrame导出到Excel文件。`df.style`只是创建了一个带有样式的DataFrame视图，而不会自动写入文件。你需要使用`.to_excel(...)`方法，并指定`engine='xlsxwriter'`参数来确保样式能够被正确应用。

此外，确保你的环境中已经安装了`xlsxwriter`引擎，如果未安装，你可以使用`pip install xlsxwriter`来安装它。

一个简单的例子如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [12, 23, 34]})

# 应用样式
styled_df = df.style.format("{:.2f}")

# 将样式化的DataFrame导出到Excel
styled_df.to_excel("styled_excel.xlsx", index=False, engine='xlsxwriter')

相关问题

style_df是样式化后的DataFrame对象，如何修改在插入Excel表中包含列标题 并且时间格式为yyyy-mm

您可以使用Pandas中的to_excel方法将样式化后的DataFrame对象写入Excel文件中，并且设置参数header=True来包含列标题。同时，您可以使用Pandas中的applymap方法来修改时间列的格式为"yyyy-mm"。

示例代码如下：

# 导入模块
import pandas as pd
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl.styles import Font, Alignment
from openpyxl import Workbook

# 创建样式化的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'日期': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01'], '数值': [10, 20, 30]})
style_df = df.style.applymap(lambda x: f"{x:%Y-%m}" if isinstance(x, pd.Timestamp) else x)

# 将样式化的DataFrame对象写入Excel文件中
wb = Workbook()
ws = wb.active
for r in dataframe_to_rows(style_df, index=False, header=True):
    ws.append(r)

# 设置列宽、字体和居中对齐
ws.column_dimensions['A'].width = 15
ws.column_dimensions['B'].width = 15
ws['A1'].font = Font(bold=True)
ws['B1'].font = Font(bold=True)
ws['A1'].alignment = Alignment(horizontal='center')
ws['B1'].alignment = Alignment(horizontal='center')

# 保存Excel文件
wb.save('output.xlsx')

运行以上代码后，将生成一个名为"output.xlsx"的Excel文件，其中包含两列数据："日期"和"数值"，日期列的时间格式为"yyyy-mm"。

df = pd.DataFrame({"题干": tugans, "A": anas, "B": anbs, "C": ancs, "D": anes,"E": anees,}) df.to_excel("4.xlsx")

根据提供的代码，df是一个DataFrame对象，其中包含了题干、选项A、选项B、选项C、选项D和选项E的数据。然后，使用to_excel方法将该DataFrame对象导出为Excel文件，文件名为"4.xlsx"。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pd.DataFrame()函数解析](https://blog.csdn.net/weixin_34194482/article/details/112840359)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pandas通过字典生成dataframe的方法步骤](https://download.csdn.net/download/weixin_38530415/13786559)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]