那如果我不想先安装 openpyxl 库，就直接使用当前的 pandas 版本，将数据保存为excel文件该怎么写代码

如果你不想安装 openpyxl 库，可以将 `io.excel.xls.writer` 选项设置为 `'xlwt'` 来使用 xlwt 引擎，但是要注意，这个引擎已经被废弃，可能会在未来的版本中被删除。

以下是将数据保存为 xls 格式文件的代码：

import pandas as pd
pd.options.io.excel.xls.writer = 'xlwt'  # 设置使用 xlwt 引擎
data.to_excel('clean_beautymakeup.xls', sheet_name='clean_data')

这里的 `pd.options.io.excel.xls.writer` 可以设置为 `None`、`'xlsxwriter'`、`'openpyxl'` 或者 `'xlwt'`，分别代表使用 Pandas 默认的引擎、使用 xlsxwriter 引擎、使用 openpyxl 引擎或者使用 xlwt 引擎。

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我不想用pandas库，我要用openpyxl库

当你选择不使用Pandas库，而是采用OpenPyXL库时，你在数据处理和操作Excel文件方面会有所不同。OpenPyXL是一个专门用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库，它提供了底层的XML访问，相比Pandas，其优点在于：

1. **低级操作**：OpenPyXL更接近底层，可以直接操作Excel文件中的工作表和单元格，适合对数据有细致控制需求的场景。

2. **性能**：如果你的数据集非常大或者需要频繁地添加、删除或修改行和列，OpenPyXL可能会比Pandas更快，因为它不需要将整个DataFrame加载到内存中。

3. **灵活性**：对于复杂的Excel操作，如自定义格式、合并单元格或者动态调整表格结构，OpenPyXL提供了更多的灵活性。

然而，Pandas提供了许多高级功能，比如数据分析、清洗、分组、聚合等，更适合数据分析任务。如果你的任务主要是读写Excel，并且对数据处理有一些复杂的需求，那么OpenPyXL是个不错的选择。

使用pandas的to_excel()方法将数据存入Excel时，添加参数engine='openpyxl'。

是的，如果你想使用 pandas 的 to_excel() 方法将数据存入 Excel 文件中，建议添加参数 engine='openpyxl'。这是因为 pandas 默认使用的是 xlwt 引擎，但是该引擎不支持 Excel 2007 以后的版本，而 openpyxl 引擎则可以支持 Excel 2007 以后的版本，因此建议使用 openpyxl 引擎来存储 Excel 文件。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 DataFrame 存储为 Excel 文件
df.to_excel('data.xlsx', engine='openpyxl', index=False)

在上述代码中，我们将 DataFrame 存储为名为 data.xlsx 的 Excel 文件，并通过指定 engine='openpyxl' 参数来使用 openpyxl 引擎。另外，由于默认情况下 pandas 会将 DataFrame 的索引也存储到 Excel 文件中，因此我们通过 index=False 参数来禁止保存索引。