python用panda包创建excel文件

可以使用Pandas提供的to_excel方法来创建Excel文件。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [22, 25, 28],
        '性别': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

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

这段代码会创建一个名为“test.xlsx”的Excel文件，其中包括一个名为“Sheet1”的工作表，该工作表中包含了我们创建的DataFrame中的数据。

相关问题

python panda read_excel

pandas.read_excel是一个用于读取Excel文件的函数。它可以接受多个参数来指定读取的方式和选项。其中一些常用的参数包括io、sheet_name、header、index_col等。\[2\]

在引用\[1\]中的代码中，io参数用于指定要读取的Excel文件。可以使用ExcelFile函数来创建一个Excel文件对象，然后将该对象传递给read_excel函数。在这个例子中，还使用了storage_options和engine参数来指定存储选项和引擎。

如果在使用pandas.read_excel函数时遇到了报错，可以检查报错信息以确定问题所在。常见的报错可能包括文件路径错误、文件格式不正确、缺少依赖库等。可以根据报错信息来逐步解决问题。

如果你遇到了类似的问题，可以提供更具体的报错信息，我可以帮助你找到解决方案。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [已解决Python pandas.read_excel读取Excel文件报错](https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/128454430)[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^v91^control_2,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [最新Pandas.read_excel()全参数详解（案例实操，如何利用python导入excel）](https://blog.csdn.net/weixin_30976201/article/details/111907694)[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^v91^control_2,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python panda保存数据到excel

要使用Python中的pandas库将数据保存到Excel中，可以按照以下步骤进行操作。

首先，需要导入pandas库，如下所示：

import pandas as pd

然后，可以使用pandas的DataFrame对象来存储数据，如下所示：

data = {"name":["lily","alice"],"cost":[100,20]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，可以创建一个Excel写入器（ExcelWriter）对象，并指定要保存的Excel文件路径，如下所示：

writer = pd.ExcelWriter("example.xlsx")

然后，可以使用DataFrame的to_excel方法将数据写入到Excel中的一个或多个sheet中，如下所示：

df.to_excel(writer, sheet_name='sheet1')

如果要写入多个sheet，可以重复调用to_excel方法，并指定不同的sheet名称，如下所示：

df2 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df2.to_excel(writer, sheet_name='sheet2')

最后，要保存Excel文件，可以调用ExcelWriter对象的save方法，如下所示：

writer.save()

这样就完成了将数据保存到Excel文件中的操作。完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = {"name":["lily","alice"],"cost":[100,20]}
df = pd.DataFrame(data)

writer = pd.ExcelWriter("example.xlsx")
df.to_excel(writer, sheet_name='sheet1')

df2 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
df2.to_excel(writer, sheet_name='sheet2')

writer.save()

这段代码将会创建一个名为"example.xlsx"的Excel文件，并将两个DataFrame对象的数据分别保存在两个不同的sheet中。

希望这个回答对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【文件处理】——Python pandas 写入数据到excel中](https://blog.csdn.net/qq_45769063/article/details/121268110)[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%"]
- *3* [python调用pandas保存excel](https://blog.csdn.net/weixin_46329735/article/details/124674752)[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 ]