二维列表中存储了行数据，如何python将其写入excel

在Python中，我们可以使用pandas库方便地将二维列表转换成DataFrame，并写入Excel文件。以下是步骤：

1. 首先，安装pandas库，如果还没有安装，可以运行 `pip install pandas`。

2. 创建一个二维列表作为数据源：

data = [
    ['姓名', '年龄', '成绩'],
    ['张三', 20, 85],
    ['李四', 22, 92],
    ['王五', 21, 88]
]

3. 使用pandas创建DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

这里我们跳过了第一行，因为它包含了列名，所以直接从索引1开始。

4. 将DataFrame写入Excel文件：

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

这会把DataFrame保存到名为 'output.xlsx' 的文件中，`index=False` 表示不写入行索引。

相关问题

python将矩阵写入excel

要将矩阵写入Excel中，我们可以使用Python中的pandas库。

首先，我们需要将矩阵数据存储在DataFrame对象中，然后使用to_excel()方法将其写入Excel文件。

以下是一个示例代码，其中矩阵数据存储在名为“matrix”的二维列表中，并将其写入名为“matrix.xlsx”的Excel文件中：

import pandas as pd

# 矩阵数据
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame(matrix)

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

在此示例中，我们使用pandas库中的DataFrame()方法将矩阵数据存储在DataFrame对象中。然后，我们使用to_excel()方法将DataFrame对象写入Excel文件中。请注意，我们在to_excel()方法中使用了index=False参数，以避免将DataFrame对象的索引写入Excel文件中。

python 如何将数据写入excel

### 使用Python将数据写入Excel

#### 利用`openpyxl`库操作Excel文件

为了能够创建、修改以及保存Excel文档，可以借助于`openpyxl`这个强大的第三方库。此库允许开发者轻松地读取和编辑`.xlsx`格式的工作簿。安装该库之后，可以通过导入相应的模块来执行基本的操作，比如新建工作簿、选取特定的工作表、向指定位置填充数值或是字符串等。

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "Sample Sheet"
ws['A1'] = "Hello World"

for row in range(2, 6):
    ws[f'A{row}'] = f'Row {row-1}'
    
wb.save('sample.xlsx')

这段代码展示了如何初始化一个新的工作簿对象，并设置活动表格的名字为"Sample Sheet"[^2]。接着，在单元格A1处输入了一条消息"Helllo World"，随后循环往A列后续几行填充值。最后一步是调用save函数把更改持久化到磁盘上的文件里去[^2]。

#### 应用Pandas进行高效的数据处理与导出

对于结构化的表格型数据而言，Pandas提供了更加便捷的方式来进行批量性的读写作业。特别是当面对DataFrame这样的二维表时，只需简单调用一次`to_excel()`方法就能完成整个数据集的输出过程。下面给出的例子说明了怎样构建一个包含多字段记录的DataFrame实例，并把它存储至名为'sim_act.xlsx'的目标文件内：

import pandas as pd

data = {
    'app_id': ['1'],
    'app_name': ['e'],
    'score': [0.83],
    'pv': [437],
    'ctr': [0.6],
    'simi': [0.8],
    'dl_ratio': [0.9],
    'type': ['好']
}

df = pd.DataFrame(data)

with pd.ExcelWriter('./sim_act.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='相关性', index=False)
print("Data has been written to Excel successfully.")

这里先定义了一个字典类型的变量"data"用来模拟实际应用场景下的业务逻辑关系；再基于这些键值对构造出了对应的DataFrame对象[df][^5]。值得注意的是，在调用`to_excel()`之前还额外包裹了一层上下文管理器（即`pd.ExcelWriter`），这样做不仅支持更复杂的多sheet页场景，而且有助于确保资源得到及时释放[^3]。

#### 将CSV或XML源码转化为Excel格式

除了上述两种常见的情形外，有时也需要考虑其他原始资料形式——例如逗号分隔符(.csv)或者可扩展标记语言(XML).针对前者可以直接加载成DataFrame后再按前述方式转存；而后者则可能涉及到解析DOM树节点等内容提取环节，具体取决于所使用的工具包特性[^1]。

# CSV 转换为例
df_csv = pd.read_csv('source.csv')
df_csv.to_excel('output_from_csv.xlsx', index=False)

# XML 需要先解析为合适的形式，此处省略了解析部分
# 假设已经获得了 DataFrame 对象 df_xml
df_xml.to_excel('output_from_xml.xlsx', index=False)

以上就是关于使用Python编程语言实现不同种类数据向Excel电子表格迁移的主要途径概述[^4]。