使用pandas吧二维ndarray写入excel

使用Pandas将二维ndarray写入Excel是一种非常方便的方法。Pandas是一个开源数据处理库，它可以将二维ndarray转换为DataFrame对象，并将其写入Excel文件。下面是一个简单的示例：

首先导入必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd

然后创建我们要写入的二维ndarray：

data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

接着将数据转换为DataFrame对象：

df = pd.DataFrame(data, columns=['Column 1', 'Column 2', 'Column 3'])

我们还可以使用以下方法将DataFrame写入Excel文件：

writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
df.to_excel(writer,'Sheet1')
writer.save()

在这个例子中，我们首先创建一个ExcelWriter对象，然后使用to_excel方法将DataFrame写入Excel文件。在保存文件之前需要调用save方法。

总体来说，使用Pandas将二维ndarray写入Excel是一种简单而且非常强大的方法。无论是对于数据分析还是数据可视化，Pandas都是一个非常值得学习和掌握的工具。

相关问题

python pandas的使用

Pandas是一个强大的Python数据分析工具，它提供了Series和DataFrame这两种基本的数据结构。

Series是Pandas中的一种一维数据结构，它类似于带有索引的数组。你可以使用不同的数据类型来创建Series，如ndarray、series、map、list、dict等。例如，你可以通过以下方式创建一个Series：

import pandas as pd
import numpy as np

# 使用ndarray创建Series
data = np.array([1, 2, 3])
series = pd.Series(data)

# 使用字典创建Series
data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
series = pd.Series(data)

DataFrame是Pandas中的一种二维数据结构，它是由多个Series组成的表格型数据结构。DataFrame既有行索引又有列索引，类似于二维数组。你可以使用不同的数据类型来创建DataFrame，如ndarray、series、map、list、dict等。以下是两种常见的创建DataFrame的方式：

import pandas as pd

# 使用Series构成的字典创建DataFrame
data = {'one': pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
        'two': pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df1 = pd.DataFrame(data)

# 使用列表构成的字典创建DataFrame
data = {'one': [1, 2, 3, 4],
        'two': [4, 3, 2, 1]}
df2 = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd'])

除了数据结构的创建，Pandas还提供了丰富的功能，如读写文件（IO），可以方便地读取和写入各种格式的数据文件。你可以使用`read_csv()`函数读取CSV文件，使用`read_excel()`函数读取Excel文件，使用`to_csv()`函数将数据保存为CSV文件，使用`to_excel()`函数将数据保存为Excel文件等。