python将列表中多个字典的值保存到excel代码

你可以使用Python中的pandas库来将列表中多个字典的值保存到Excel文件中。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 定义多个字典列表
data = [{"name": "Alice", "age": 25, "gender": "F"},
        {"name": "Bob", "age": 30, "gender": "M"},
        {"name": "Charlie", "age": 35, "gender": "M"}]

# 将字典列表转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 保存DataFrame到Excel文件
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

在这个例子中，我们首先定义了一个包含多个字典的列表，然后使用pandas库将列表转换为DataFrame对象，最后使用DataFrame的to_excel方法将数据写入Excel文件中。需要注意的是，我们将index参数设置为False，这样就不会将DataFrame的行号写入Excel文件中。

相关问题

pandas 将多个字典分多次传入excel表，每次传一个字典，每个字典的键相同，值不同。将字典的键放在第一行，字典的值放在2到n行 python代码

要将多个字典分多次传入 Excel 表，可以按照以下步骤操作：

1. 创建一个空的数据帧（DataFrame）。
2. 在每次传入字典之前，将字典的值转换为数据帧的行。
3. 将数据帧写入 Excel 文件。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的数据帧（DataFrame）
df = pd.DataFrame()

# 创建一个Excel写入器（ExcelWriter）
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')

# 遍历每个字典
for dict_data in dict_list:
    # 将字典的值转换为数据帧的行
    row_df = pd.DataFrame([dict_data.values()], columns=dict_data.keys())
    
    # 将行数据拼接到整体数据帧
    df = pd.concat([df, row_df], ignore_index=True)
    
# 将数据帧写入 Excel 文件
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

# 保存并关闭 Excel 写入器
writer.save()

在这个例子中，我们首先创建一个空的数据帧 `df`。然后，我们使用一个循环遍历每个字典 `dict_data`。

在循环中，我们将每个字典的值转换为一个数据帧 `row_df`，其中行的键是字典的键，行的值是字典的值。然后，我们使用 `concat()` 函数将 `row_df` 拼接到整体数据帧 `df` 中。

最后，我们使用 `to_excel()` 方法将数据帧 `df` 写入 Excel 文件的 "Sheet1" 工作表中，并保存并关闭 ExcelWriter 对象。

通过这种方式，你可以将多个字典分多次传入 Excel 表，每个字典的键放在第一行，字典的值分别放在第 2 到 n 行。

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。