我有一组数组，需要存成DataFrame，第一列表头为纯荧光素钠，第二列表头为红色，第三列表头蓝色，生成后并存为excel文件保存到D盘

你可以使用pandas库将数组存储为DataFrame，并使用to_excel方法将DataFrame保存为Excel文件。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数组
data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

# 创建DataFrame对象并设置列名
df = pd.DataFrame(data, columns=['纯荧光素钠', '红色', '蓝色'])

# 保存为Excel文件
df.to_excel('D:/data.xlsx', index=False)

在上述示例中，我们首先创建了一个示例数组data。然后，使用pandas的DataFrame函数将数组转换为DataFrame对象，并通过columns参数设置列名。最后，使用to_excel方法将DataFrame保存为Excel文件，指定文件路径为'D:/data.xlsx'，并通过index参数设置不保存行索引。

注意，执行这段代码时请确保D盘根目录下有写入权限，并且已经安装了pandas库和依赖的库（如NumPy）。

相关问题

如何将多个数组写入一个dataframe

可以使用 pandas 库中的 DataFrame.from_records() 方法，将多个数组转换成一个 Pandas DataFrame。代码示例如下：

import pandas as pd

# 定义多个数组
a = [1, 2, 3]
b = ['a', 'b', 'c']
c = [True, False, True]

# 将多个数组写入一个 DataFrame
df = pd.DataFrame.from_records(zip(a, b, c), columns=['A', 'B', 'C'])
print(df)

这样就可以将多个数组写入一个 DataFrame 中，并且每个数组对应 DataFrame 中的一列。

python怎么将 NumPy 数组转换为 Pandas DataFrame。

可以使用 Pandas 的 DataFrame 函数将 NumPy 数组转换为 Pandas DataFrame。具体代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 NumPy 数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 将 NumPy 数组转换为 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(arr, columns=['col1', 'col2'])

print(df)

输出结果为：

col1 col2
0 1 2
1 3 4