pandas 的 to_excel 函数参数详细解读

pandas 的 to_excel 函数用于将 DataFrame 写入 Excel 文件中。它的常用参数包括：

- excel_writer：指定 Excel 文件路径或者已经打开的 ExcelWriter 对象。
- sheet_name：指定写入 Excel 文件的工作表名。
- na_rep：指定缺失值的替换字符串。
- float_format：指定浮点数格式。
- columns：指定写入 Excel 文件的列名。
- header：指定是否写入列名。
- index：指定是否写入行索引。
- startrow：指定写入数据的起始行。
- startcol：指定写入数据的起始列。
- engine：指定写入 Excel 文件使用的引擎，可选值为 openpyxl、xlsxwriter、xlwt。

需要注意的是，如果使用了 openpyxl 引擎，需要安装 openpyxl 库；如果使用了 xlsxwriter 引擎，需要安装 xlsxwriter 库；如果使用了 xlwt 引擎，需要安装 xlwt 库。

相关问题

read_excel函数参数解读

`read_excel`函数是`pandas`库中用于读取Excel文件的函数，下面是常用参数解读：

- `io`: 读取的Excel文件路径，可以是本地文件路径或URL；
- `sheet_name`: 需要读取的工作表名或工作表序号，可以是字符串或整数，如果不指定，则默认读取第一个工作表；
- `header`: 指定作为列名的行，默认值为0，表示第一行；
- `names`: 如果header=None，则可以用names参数指定列名；
- `index_col`: 指定某列为索引列；
- `usecols`: 指定需要读取的列，可以是列名或列序号；
- `dtype`: 指定读取数据的数据类型，可以是字典或者列名对应的数据类型；
- `na_values`: 指定需要处理为缺失值的值；
- `parse_dates`: 将指定的列解析为日期格式；
- `date_parser`: 解析日期的函数；
- `converters`: 字典型，用于指定某列需要转换的函数；
- `sheet`: 工作表名或序号；
- `skiprows`: 跳过指定行数；
- `nrows`: 读取的行数；
- `skipfooter`: 跳过指定尾部行数；
- `engine`: 指定读取Excel文件的引擎，可以是`'xlrd'`或`'openpyxl'`。

使用示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, index_col=None, usecols=None)

以上代码将会读取名为`'example.xlsx'`的Excel文件的`Sheet1`工作表，将第一行作为列名，没有指定索引列和需要读取的列。

帮我解读下这个代码：import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

这段代码是Python语言的导入模块语句，它导入了csv、os、numpy、pandas和pymysql等模块，并从pymysql模块中导入connect函数。这些模块提供了各种功能，如读写CSV文件、操作操作系统、进行数值计算、处理数据和连接MySQL数据库等。