python中用pandas将列表变为excel表格

很好，关于你的问题，我可以告诉你，你可以使用pandas库中的DataFrame函数将列表转换为Excel表格。具体操作可以您可以在Jupyter Notebook中运行以下代码:

import pandas as pd

mylist = [1,2,3,4,5] 

df = pd.DataFrame(mylist,columns=['mylist'])

writer = pd.ExcelWriter('mylist.xlsx')

df.to_excel(writer,sheet_name='Sheet1',index=False)

writer.save()

这个代码会将列表mylist转换为一个名为mylist.xlsx的Excel文件。希望这能帮到您，如果您有更多的问题，请随时问我。

相关问题

python中用pandas中to_excel覆写多个sheet

### 回答1：
可以使用 pandas 中的 `ExcelWriter` 类来实现覆写多个 sheet。

具体步骤如下：

1. 创建一个 `ExcelWriter` 对象，指定要写入的 Excel 文件路径。

2. 调用 `to_excel` 方法，将数据写入指定的 sheet。

3. 如果需要覆盖已存在的 sheet，可以指定 `ExcelWriter` 对象的 `mode` 参数为 `'a'`，这样写入的 sheet 就会追加到已有的 sheet 后面。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 创建 ExcelWriter 对象
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') as writer:
    # 将 DataFrame 写入名为 'Sheet1' 的 sheet
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
    
    # 将 DataFrame 写入名为 'Sheet2' 的 sheet
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

这样就可以将两个 DataFrame 分别写入名为 'Sheet1' 和 'Sheet2' 的 sheet 中，如果这两个 sheet 已经存在，就会被覆盖。

### 回答2：
在Python的pandas库中，可以使用to_excel方法来将数据保存为Excel文件。而要将数据保存到同一个Excel文件的多个sheet中，可以使用pandas库的ExcelWriter类。

首先，需要导入pandas库和ExcelWriter类：

import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter

然后，创建一个ExcelWriter对象以及一个空的Excel文件：

writer = ExcelWriter('output.xlsx')

接下来，将每个sheet的数据存储在不同的DataFrame对象中，假设我们有两个sheet，分别为"Sheet1"和"Sheet2"：

df1 = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3], '列2': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'列1': [7, 8, 9], '列2': [10, 11, 12]})

然后，使用to_excel方法将每个DataFrame对象写入ExcelWriter对象中的不同sheet：

df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

最后，保存并关闭ExcelWriter对象：

writer.save()

这样，我们就成功覆写了同一个Excel文件的多个sheet。你可以根据自己的需求，创建更多的DataFrame对象，并使用to_excel方法将它们写入ExcelWriter对象中不同的sheet中。

### 回答3：
在Python中使用pandas中的to_excel方法来覆写多个sheet，可以通过以下步骤实现：

首先，我们需要导入pandas库并读取Excel文件。使用pandas的read_excel方法，可以读取原始Excel文件，并将其存储在一个名为data的变量中。

接下来，我们可以使用pandas中的ExcelWriter对象来创建一个新的Excel文件。使用ExcelWriter的方法，可以将不同的数据帧（DataFrame）写入不同的sheet中。

然后，我们可以使用to_excel方法将每个数据帧（DataFrame）写入不同的sheet中。我们可以使用ExcelWriter对象的不同方法来指定sheet的名称、索引和其他选项。

最后，我们可以使用save方法将ExcelWriter对象保存到磁盘上的Excel文件中。

以下是一个示例代码，演示了如何使用pandas中的to_excel方法覆写多个sheet：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件
data = pd.read_excel('input.xlsx')

# 创建ExcelWriter对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')

# 将数据写入不同的sheet
data1 = data[data['sheet']=='Sheet1']
data1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

data2 = data[data['sheet']=='Sheet2']
data2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

# 保存Excel文件
writer.save()

在上述代码中，我们假设原始Excel文件中存在一个名为'sheet'的列，该列包含指定数据帧所属的sheet名称。代码根据这一列的值，将数据写入不同的sheet中。最后，通过调用writer.save()将Excel文件保存到磁盘上的名为'output.xlsx'的文件中。

此方法可以用于覆写多个sheet，可以根据实际需要，进行适当的修改和调整。

python用pandas遍历excel表格

在Python中，可以使用pandas库来处理和遍历Excel表格。pandas提供了一个名为`read_excel()`的函数，可以读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象，然后可以使用DataFrame对象进行数据处理和遍历。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用pandas遍历Excel表格：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 遍历表格中的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 获取每一列的数值
    col1_value = row['Column1']
    col2_value = row['Column2']
    # 进行相应的操作
    # ...

# 遍历表格中的每一列
for column in df.columns:
    # 获取每一列的数值
    column_values = df[column].values
    # 进行相应的操作
    # ...

在上面的示例中，我们首先使用`read_excel()`函数读取了名为"example.xlsx"的Excel文件，并将其转换为DataFrame对象。然后，我们可以使用`iterrows()`方法遍历每一行，或者使用`columns`属性遍历每一列。在遍历过程中，我们可以通过列名或索引获取每个单元格的数值，并进行相应的操作。