python列表res中有多个字典，现在想用pandas把列表res中的每个字典生成excel表格的每一行

可以使用 pandas 中的 DataFrame 来实现。具体步骤如下：

1. 将列表 res 转换为 DataFrame，每个字典作为一行数据。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(res)

2. 将 DataFrame 存储为 Excel 文件。

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

其中，`index=False` 表示不将 DataFrame 的索引写入 Excel 文件中。

完整代码示例：

import pandas as pd

res = [
    {'name': 'Alice', 'age': 20},
    {'name': 'Bob', 'age': 30},
    {'name': 'Charlie', 'age': 25},
]

df = pd.DataFrame(res)
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

此时，会生成一个名为 `output.xlsx` 的 Excel 文件，其中包含了列表 res 中每个字典的数据。

相关问题

用python获取银行联行号并导出到excel文件

### 回答1：
要用 Python 获取银行联行号，您需要找到一个数据源，并使用 Python 进行爬取和处理。通常，银行联行号数据可以在政府网站或金融机构网站上获得，您可以使用 Python 中的爬虫库（如 BeautifulSoup）进行爬取。

在处理完数据之后，您可以使用 Python 中的库（如 pandas）将数据存储到 DataFrame 中，并使用 pandas 的 to_excel 方法将数据导出到 Excel 文件中。

代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 获取数据
url = "https://www.example.com/bank-codes"
res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")

# 处理数据
bank_codes = []
table = soup.find("table")
for row in table.find_all("tr"):
    cols = row.find_all("td")
    if len(cols) >= 2:
        bank_name = cols[0].text.strip()
        bank_code = cols[1].text.strip()
        bank_codes.append([bank_name, bank_code])

# 将数据存储到 DataFrame 中
df = pd.DataFrame(bank_codes, columns=["银行名称", "银行联行号"])

# 导出到 Excel 文件中
df.to_excel("bank_codes.xlsx", index=False)

请注意，此代码仅作为示例，实际情况可能有所不同，您需要根据您所使用的数据源进行相应的修改。

### 回答2：
用Python获取银行联行号并导出到Excel文件需要以下步骤：

1. 导入所需模块：使用Python，我们需要导入一些模块，如`requests`用于发送HTTP请求，`beautifulsoup4`用于爬取网页数据，`openpyxl`用于操作Excel文件。

2. 发送HTTP请求获取网页数据：使用`requests`模块发送HTTP请求，访问包含银行联行号的网页，并获取到网页的HTML内容。

3. 解析网页数据：使用`beautifulsoup4`模块解析网页的HTML内容，找到包含银行联行号的表格或列表。

4. 提取银行联行号：根据网页的结构，使用`beautifulsoup4`模块提取出银行联行号，并将其保存到一个列表或字典中。

5. 创建并操作Excel文件：使用`openpyxl`模块创建一个新的Excel文件，设置表头和列的名称。遍历银行联行号列表或字典，将数据写入Excel文件的相应单元格。

6. 保存Excel文件：将完成数据写入Excel文件后，使用`openpyxl`模块保存Excel文件，生成最终的导出文件。

以上是基本的步骤，具体代码可以根据实际需求进行调整和优化。这个过程需要一定的Python编程基础和对相关模块的了解。

### 回答3：
要通过Python获取银行联行号并导出到Excel文件，可以采用以下步骤：

1. 导入所需的Python库，如pandas、openpyxl和requests。

import pandas as pd
import openpyxl
import requests

2. 创建一个函数，用于获取银行联行号。这可以通过调用一个提供银行数据的API来实现。以下是一个示例函数：

def get_bank_info(bank_name):
    api_url = "https://api.example.com/bank_info"
    params = {"name": bank_name}
    response = requests.get(api_url, params=params)
    bank_info = response.json()
    return bank_info["bank_code"]

这个函数接受银行名称作为参数，并返回对应的银行联行号。

3. 创建一个空的数据框，用于保存银行名称和联行号。

bank_data = pd.DataFrame(columns=["银行名称", "联行号"])

4. 循环遍历需要查询的银行列表，并调用上述函数获取联行号，并将结果添加到数据框中。

bank_list = ["工商银行", "建设银行", "中国银行"]
for bank in bank_list:
    bank_code = get_bank_info(bank)
    bank_data = bank_data.append({"银行名称": bank, "联行号": bank_code}, ignore_index=True)

5. 将数据框保存为Excel文件。

bank_data.to_excel("bank_info.xlsx", index=False)

以上代码将数据保存为名为"bank_info.xlsx"的Excel文件，index=False表示不保存索引列。

完整的代码示例：

import pandas as pd
import openpyxl
import requests

def get_bank_info(bank_name):
    api_url = "https://api.example.com/bank_info"
    params = {"name": bank_name}
    response = requests.get(api_url, params=params)
    bank_info = response.json()
    return bank_info["bank_code"]

bank_data = pd.DataFrame(columns=["银行名称", "联行号"])

bank_list = ["工商银行", "建设银行", "中国银行"]
for bank in bank_list:
    bank_code = get_bank_info(bank)
    bank_data = bank_data.append({"银行名称": bank, "联行号": bank_code}, ignore_index=True)

bank_data.to_excel("bank_info.xlsx", index=False)

运行以上代码后，将在当前目录下生成一个名为"bank_info.xlsx"的文件，其中包含了从API获取的银行联行号的数据。

用代码实现根据表格给出的地址算出两个地点的驾车时间以及距离，注意一个表格一行只有一个地址，需要算出每两个地址之间的距离以及驾车时间（使用高德地图），给的表格（excel表）数据有好几列，其中一列叫“地址”是所给数据，最后将得到的数据绘制成excel表,生成的表格需要显示是哪两个地址之间的，驾车时间用小时做单位，距离用千米做单位（精度取5位小数）

这是一个比较复杂的需求，需要使用 Python 的 pandas、requests 和 openpyxl 库来实现。下面是大致的思路：

1. 使用 pandas 读取 Excel 表格数据，获取地址列表。
2. 根据地址列表，构造高德地图 API 请求，获取每两个地址之间的驾车距离和时间。
3. 将获取到的数据保存到一个字典中。
4. 使用 openpyxl 库将数据写入 Excel 表格中。

代码如下：

import pandas as pd
import requests
from openpyxl import Workbook


# 高德地图 API 请求函数
def get_distance(start, end):
    url = "https://restapi.amap.com/v3/direction/driving"
    params = {
        "key": "你的高德地图API Key",
        "origin": start,
        "destination": end,
        "output": "json"
    }
    res = requests.get(url, params=params).json()
    if res["status"] == "1":
        distance = round(int(res["route"]["paths"][0]["distance"]) / 1000, 5)
        time = round(int(res["route"]["paths"][0]["duration"]) / 3600, 5)
        return distance, time
    else:
        return None, None


# 读取 Excel 表格中的地址数据
df = pd.read_excel("data.xlsx")
address_list = df["地址"].tolist()

# 构造地址之间的组合，获取距离和时间
data = {}
for i, start in enumerate(address_list):
    for j, end in enumerate(address_list):
        if j > i:
            distance, time = get_distance(start, end)
            data[(start, end)] = (distance, time)

# 将数据写入 Excel 表格
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "Distance"
ws.append(["起点", "终点", "距离（千米）", "时间（小时）"])
for (start, end), (distance, time) in data.items():
    ws.append([start, end, distance, time])
wb.save("distance.xlsx")

需要注意的是，在代码中使用了高德地图 API，需要先到高德地图开放平台注册账号并获取 API Key。