python有4个dataframe:U15,U25,U35,U45,将它们分别放在一个excel里的不同sheet里,sheet名为15、25、35、45
时间: 2024-02-03 13:04:06 浏览: 111
可以使用 pandas 库中的 `ExcelWriter` 类来实现这个任务。下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 假设 U15、U25、U35、U45 是四个 DataFrame 对象
# ...
# 将四个 DataFrame 写入到同一个 Excel 文件中
with pd.ExcelWriter('data.xlsx') as writer:
U15.to_excel(writer, sheet_name='15')
U25.to_excel(writer, sheet_name='25')
U35.to_excel(writer, sheet_name='35')
U45.to_excel(writer, sheet_name='45')
```
在这段代码中,`ExcelWriter` 的参数 `filename` 指定了要写入的 Excel 文件名,`with` 语句会自动关闭文件。四个 DataFrame 对象分别使用 `to_excel` 方法写入到 `writer` 对象中,其中 `sheet_name` 参数指定了写入的 sheet 名称。
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python有4个dataframe:U15,U25,U35,U45,将它们输出在指定路径下的一个excel里的不同sheet里,sheet名为15、25、35、45,并命名这个excel为SOXtable
好的,我可以用 pandas 库来完成这个任务。以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取四个 DataFrame
U15 = pd.read_csv('path/to/U15.csv')
U25 = pd.read_csv('path/to/U25.csv')
U35 = pd.read_csv('path/to/U35.csv')
U45 = pd.read_csv('path/to/U45.csv')
# 创建 ExcelWriter 对象,指定输出路径和文件名
writer = pd.ExcelWriter('path/to/SOXtable.xlsx', engine='xlsxwriter')
# 将四个 DataFrame 分别写入不同的 sheet
U15.to_excel(writer, sheet_name='15', index=False)
U25.to_excel(writer, sheet_name='25', index=False)
U35.to_excel(writer, sheet_name='35', index=False)
U45.to_excel(writer, sheet_name='45', index=False)
# 保存 Excel 文件
writer.save()
```
这样就可以将四个 DataFrame 分别写入名为 `15`、`25`、`35`、`45` 的 sheet 中,保存在名为 `SOXtable.xlsx` 的 Excel 文件中了。
python有4个dataframe:U15,U25,U35,U45,将它们输出在指定路径Resultpath下的一个excel里的不同sheet里,sheet名为15、25、35、45,并命名这个excel为SOXtable
好的,可以使用pandas库中的ExcelWriter方法实现。下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 假设这里已经有了四个名为 U15、U25、U35、U45 的 DataFrame
# 定义输出路径和文件名
Resultpath = "指定路径"
filename = "SOXtable.xlsx"
# 定义 sheet 名称
sheet_names = ["15", "25", "35", "45"]
# 定义 writer
writer = pd.ExcelWriter(Resultpath + "/" + filename)
# 写入数据
for i, df in enumerate([U15, U25, U35, U45]):
df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_names[i], index=False)
# 保存文件
writer.save()
```
这样就可以将四个 DataFrame 中的数据分别写入到名为 15、25、35、45 的 sheet 中,保存在指定路径下名为 SOXtable.xlsx 的 Excel 文件中了。
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