python pandas写入excel

可以使用pandas的to_excel函数将DataFrame写入Excel文件。示例代码如下:

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 写入Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

这将在当前目录下创建一个名为"example.xlsx"的Excel文件，并在其中创建一个名为"Sheet1"的工作表。

相关问题

python pandas写入excel sheet

回答: 在Python中使用Pandas库进行Excel sheet的写入有多种方法。其中一种方法是直接使用Pandas的to_excel()函数来写入数据到Excel文件中的不同sheet。然而，直接使用多个Pandas的to_excel()会造成sheet覆写，最终只显示最后运行的to_excel语句内容。为了避免这个问题，可以使用ExcelWriter对象来创建一个可写入不同sheet的文件，并使用to_excel()函数将数据写入不同的sheet中。例如，可以使用以下代码来实现将两个不同的DataFrame写入到同一个Excel文件的不同sheet中:

import pandas as pd

# 创建一个ExcelWriter对象，并指定要写入的文件名
writer = pd.ExcelWriter('xxx.xlsx')

# 将第一个DataFrame写入到名为'df1'的sheet中
df1.to_excel(writer, sheet_name='df1')

# 将第二个DataFrame写入到名为'df2'的sheet中
df2.to_excel(writer, sheet_name='df2')

# 保存并关闭ExcelWriter对象
writer.save()
writer.close()

另一种方法是在同一个sheet中接续写入数据。可以使用startrow参数来指定从哪一行开始写入新的数据。以下是一个示例代码，演示了如何在已有的sheet中插入新的数据行:

import pandas as pd

# 创建一个ExcelWriter对象，并指定要写入的文件名
writer = pd.ExcelWriter('xxx.xlsx')

# 将第一个DataFrame写入到名为'mean±std'的sheet中
text1.to_excel(writer, sheet_name='mean±std', index=False)

# 在'mean±std'的sheet中的后面行插入新的数据行
text3.to_excel(writer, sheet_name='mean±std', startrow=6, header=False, index=False)

# 将第二个DataFrame写入到名为'CV'的sheet中
text2.to_excel(writer, sheet_name='CV', header=False, index=False)

# 保存并关闭ExcelWriter对象
writer.save()
writer.close()

以上是两种常用的方法，可以根据实际需求选择适合的方法来写入Excel sheet。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【个人笔记】Python-Pandas写入Excel多个sheets](https://blog.csdn.net/Sixtn/article/details/125600343)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python+pandas数据直接写入和接续写入Excel](https://blog.csdn.net/hanyuyuzu/article/details/128978246)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python pandas写入excel文件

### 回答1：
使用Python中的Pandas库可以轻松地将数据写入Excel文件中。

下面是一些示例代码，演示如何使用Pandas将数据写入Excel文件：

import pandas as pd

# 创建要写入Excel文件的数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame写入Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

这段代码将会创建一个Excel文件，名为“output.xlsx”，并将数据写入其中。请注意，在调用`to_excel`函数时，我们将`index`参数设置为`False`，这样就不会将索引列写入Excel文件中。

如果您需要将多个DataFrame写入同一个Excel文件中，您可以使用`ExcelWriter`类。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建要写入Excel文件的数据
data1 = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
         'age': [25, 32, 18, 47],
         'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
data2 = {'name': ['Emma', 'Frank', 'Grace', 'Henry'],
         'age': [27, 19, 24, 36],
         'gender': ['F', 'M', 'F', 'M']}

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 创建一个ExcelWriter对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')

# 将DataFrame写入Excel文件
df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

# 保存Excel文件
writer.save()

这段代码将会创建一个Excel文件，名为“output.xlsx”，其中包含两个工作表。第一个工作表中包含`data1`中的数据，第二个工作表中包含`data2`中的数据。您可以在`to_excel`函数中使用`sheet_name`参数来指定工作表的名称。最后，我们调用`save`方法来保存Excel文件。

### 回答2：
Python pandas 是一个非常强大的数据分析工具，它可以处理多种格式的数据，包括 Excel 文件。本文将介绍如何使用 pandas 将数据输出到 Excel 文件。

使用 pandas 写入 Excel 文件

pandas库中使用to_excel方法可以将数据写入到Excel文件中。这个方法接受一个filename参数，表示最终输出的Excel文件名称，同时还接受其他几个重要的参数，包括sheet_name和index。sheet_name表示写入Excel文件时将要写入的Sheet名，index表示写入Excel文件的时候是否需要写入索引。常用来写入的数据类型如下所示：

df = pd.DataFrame({'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[18,20,22],'分数':[79,89,99]})

在这个例子中，我们使用DataFrame创建了一个包含姓名、年龄和分数的数据集。我们将使用to_excel方法将这些数据写入到Excel文件中。具体的代码如下：

df.to_excel('data.xlsx',sheet_name='sheet1',index=False)

这个例子中我们将数据写入到了一个名为data.xlsx的Excel文件中。同时，我们指定了写入的Sheet名为sheet1，另外，我们不会写入索引，也就是DataFrame的行号。

如果你要写入多个Sheet，创建多个DataFrame即可，然后，将这些DataFrame以列表的形式传递给to_excel方法即可。具体的代码如下：

df1 = pd.DataFrame({'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[18,20,22],'分数':[79,89,99]})
df2 = pd.DataFrame({'姓名':['赵六','周七','孙八'],'年龄':[24,29,32],'分数':[89,95,98]})
df3 = pd.DataFrame({'姓名':['吴九','郑十','钱百'],'年龄':[27,31,35],'分数':[92,86,90]})

writer = pd.ExcelWriter('data2.xlsx')

df1.to_excel(writer,'sheet1',index=False)
df2.to_excel(writer,'sheet2',index=False)
df3.to_excel(writer,'sheet3',index=False)

writer.save()

这个例子中，我们创建了三个DataFrame，然后将它们写入到了一个名为data2.xlsx的Excel文件中，写入的顺序分别是sheet1、sheet2和sheet3，不写入索引。在这个例子中，我们还使用ExcelWriter类来创建Excel文件，并将DataFrame对象写入该文件中。

总结

在数据分析和处理中，写入数据到Excel文件是一个很常见的操作，pandas提供的to_excel方法非常方便，而且还支持多Sheet的写入操作，用法也很简单，只需要传递一些简单的参数即可。

### 回答3：
Python Pandas是一个分析数据的强大工具，有助于处理各种形式的数据，在数据操作、数据清洗和数据分析方面可以大大简化我们在Python中的编程工作量。在使用Pandas进行数据分析时，通常需要将数据存储到磁盘上，例如在Excel文件中存储数据。因此，本文将分享如何使用Python Pandas将数据写入Excel文件的方法。

首先，必须安装Pandas库。可以使用pip命令安装最新版本的Pandas库。在控制台中运行以下命令即可完成安装：

pip install pandas

现在，让我们看一下如何将数据存储到Excel文件中。

1. 创建DataFrame

要将数据存储到Excel文件中，需要首先创建DataFrame。DataFrame是一种类似二维表格的数据结构，其中包含行和列。可以将其视为电子表格或SQL表格。

可以通过以下代码创建一个DataFrame：

import pandas as pd
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
'Age':[28,34,29,42],
'Country':['US', 'Canada', 'UK', 'Switzerland']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

Name Age Country
0 Tom 28 US
1 Jack 34 Canada
2 Steve 29 UK
3 Ricky 42 Switzerland

2. 写入Excel文件

要将数据存储到Excel文件中，可以使用to_excel()函数。该函数需要传入文件名称和数据框的名称。

例如，如果要将上面的数据写入Excel文件，则可以使用以下代码：

df.to_excel('data.xlsx', index=False) # 不要包括索引

这将创建一个名为“data.xlsx”的Excel文件，并将DataFrame中的数据写入该文件。

在to_excel()函数中还可以使用其他参数来控制Excel文件的创建方式。例如，header参数用于指定是否在Excel文件中包含列名，index参数用于指定是否在Excel文件中包含行索引。

原理是Pandas将DataFrame转换为Excel文件的两个最核心的库是openpyxl和xlsxwriter，因为Excel和LibreOffice都支持它们。openpyxl和xlsxwriter两者都是第三方库，所以在使用之前需要安装。都可以使用pip命令安装。

pip install openpyxl
pip install xlsxwriter

3. 完整代码

最后，我们来总结一下上面的代码片段，代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
'Age':[28,34,29,42],
'Country':['US', 'Canada', 'UK', 'Switzerland']}
df = pd.DataFrame(data)

# 写数据到Excel文件中
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

print('写入成功！')

该代码将创建一个名为data.xlsx的Excel文件，并将DataFrame中的数据写入该文件。在控制台中显示“写入成功！”以便您知道数据已成功写入文件。

总之，Pandas是一个功能强大的库，可以帮助我们处理大量的数据，而将数据存储到Excel文件中是Python Pandas提供的一个非常有用的功能。 通过上述三个步骤，您可以很容易的将Pandas数据框存储到Excel文件中。