pandas将嵌套列表数据写入excel

您可以使用pandas中的`DataFrame`方法将嵌套列表数据写入Excel。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

data = [['John', 'M', 24], ['Alice', 'F', 28], ['Bob', 'M', 22]]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Gender', 'Age'])

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

df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)  # 将DataFrame写入Excel

writer.save()  # 保存Excel文件

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含嵌套列表数据的`DataFrame`。然后，我们使用`pd.ExcelWriter`方法创建了一个ExcelWriter对象，并将其指定为输出文件。接着，我们使用`to_excel`方法将DataFrame写入Excel文件的指定工作表中。最后，我们使用`save`方法保存Excel文件。请注意，`index=False`参数可以去除输出的Excel文件中的行索引。

相关问题

pandas如何将列表数据写入到xlsx

在Pandas库中，你可以使用`pandas.DataFrame.to_excel()`函数将列表数据写入Excel文件。以下是基本步骤：

1. 首先，确保你已经安装了pandas和openpyxl（如果需要写xlsx文件）这两个库。可以使用pip安装：

   pip install pandas openpyxl

2. 创建一个包含你需要保存的数据的列表。例如，你可以有一个嵌套的列表，每个内部列表代表一行数据：

data = [
    ['Name', 'Age'],
    ['Alice', 25],
    ['Bob', 30],
    ['Charlie', 35]
]

# 或者如果你有字典列表，可以用to_records转换成DataFrame
dict_data = [{'Name': 'Alice', 'Age': 25}, {'Name': 'Bob', 'Age': 30}]
df = pd.DataFrame(dict_data)

3. 将列表转换为DataFrame：

   df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])  # 假设第一行是列名

4. 写入Excel文件：

   df.to_excel('output.xlsx', index=False)  # 输出文件名为'output.xlsx'

`index=False` 参数表示不保存索引。

python 列表写入excel_用python将嵌套字典列表写入excel文件

可以使用Python的pandas库来将嵌套字典列表写入Excel文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

data = [
    {
        "name": "Alice",
        "age": 25,
        "pets": [
            {"name": "Fluffy", "species": "cat"},
            {"name": "Buddy", "species": "dog"}
        ]
    },
    {
        "name": "Bob",
        "age": 30,
        "pets": [
            {"name": "Fido", "species": "dog"},
            {"name": "Mittens", "species": "cat"}
        ]
    }
]

df = pd.json_normalize(data, "pets", ["name", "age"])
df.insert(0, "owner", df["name"])
df.drop(["name"], axis=1, inplace=True)

with pd.ExcelWriter("pets.xlsx") as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name="Pets", index=False)

在这个示例中，我们首先定义了一个嵌套字典列表，其中每个元素都包含一个名字、年龄和宠物列表。然后，我们使用pandas的json_normalize函数将pets列表展开为数据框的行，并将name和age列作为附加列。我们还将owner列插入到数据框的开头，并删除name列。最后，我们将数据框写入Excel文件中的一个名为“Pets”的工作表中。

如果您的数据结构与示例中的略有不同，您可能需要稍微调整一下代码。但是，pandas的json_normalize函数通常非常适合将嵌套字典列表转换为二维表格。