13. Pandas :使用 to_excel 方法写入 Excel文件
一 to_excel 方法的相关参数
用它来指定要将 DataFrame 写入哪些工作表的哪些单元格,以及是否需要包含列标题和 DataFrame 索引。如何处理特殊值(如 np.nan
和 np.inf
)。
1.指定工作表和单元格
sheet_name
:指定将 DataFrame
写入的工作表名称。若不存在,pandas
会创建一个新的工作表。
sheet_name="MySheet", # 写入的工作表名称
startrow
和 startcol
:指定从哪个行和列开始写入数据。在工作表中指定一个特定的位置来放置数据。
startrow=2, # 从第三行开始写入(索引从0开始)
startcol=1, # 从第二列开始写入(索引从0开始)
2.是否包含列标题和索引
header
:布尔值,指定是否写入列标题。默认是 True
。
index
:布尔值,指定是否写入行索引。默认是 True
。
header=True, # 包含列标题
index=False, # 不包含行索引
3.处理特殊值
na_rep
:指定如何将 NaN
值表示在 Excel 中。默认是空字符串 ""
。
inf_rep
:指定如何将正无穷大(np.inf
)和负无穷大(-np.inf
)表示在 Excel 中。默认是 "inf"
和 "-inf"
。
na_rep="NA", # 将 NaN 表示为 "NA"
inf_rep="Infinity" # 将 inf 和 -inf 表示为 "Infinity"
4.示例代码1
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt
data=[[dt.datetime(2020,1,1, 10, 13), 2.222, 1, True],
[dt.datetime(2020,1,2), np.nan, 2, False],
[dt.datetime(2020,1,2), np.inf, 3, True]]
df = pd.DataFrame(data=data,
columns=["Dates", "Floats", "Integers", "Booleans"])
df.index.name="index"
print(df)
df.to_excel("written_with_pandas.xlsx",
sheet_name="Output",
startrow=1,
startcol=1,
index=True,
header=True,
na_rep="<NA>",
inf_rep="<INF>")
1.导入库
import datetime as dt
datetime
:用于处理日期和时间的库。
2.创建数据
data = [
[dt.datetime(2020, 1, 1, 10, 13), 2.222, 1, True],
[dt.datetime(2020, 1, 2), np.nan, 2, False],
[dt.datetime(2020, 1, 2), np.inf, 3, True]
]
data
是一个列表,其中每个子列表代表 DataFrame
的一行。
每一行包含四个值:一个日期时间对象、一个浮点数、一个整数和一个布尔值。
第二行包含一个 NaN
值(np.nan
),表示缺失数据。
第三行包含一个正无穷大值(np.inf
)。
3.创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data=data,
columns=["Dates", "Floats", "Integers", "Booleans"])
df.index.name = "index"
4.写入 Excel 文件
df.to_excel(
"written_with_pandas.xlsx",
sheet_name="Output",
startrow=1,
startcol=1,
index=True,
header=True,
na_rep="<NA>",
inf_rep="<INF>"
)
to_excel
方法用于将 DataFrame
写入 Excel 文件。
"written_with_pandas.xlsx"
:输出的 Excel 文件名。
sheet_name="Output"
:将数据写入名为 "Output"
的工作表。
startrow=1
和 startcol=1
:数据将从 Excel 文件的第二行和第二列开始写入(索引从 0 开始)。
index=True
:包括 DataFrame
的索引。
header=True
:包括列标题。
na_rep="<NA>"
:将 NaN
值替换为 "<NA>"
。
inf_rep="<INF>"
:将 np.inf
和 -np.inf
替换为 "<INF>"
。
5.示例代码2
用 with
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例 DataFrame
data = {
'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [np.inf, 5, 6, -np.inf],
'C': [7, 8, 9, 10]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 将 DataFrame 写入 Excel 文件
with pd.ExcelWriter("output.xlsx") as writer:
df.to_excel(
writer,
sheet_name="MySheet", # 写入的工作表名称
startrow=2, # 从第三行开始写入(索引从0开始)
startcol=1, # 从第二列开始写入(索引从0开始)
header=True, # 包含列标题
index=False, # 不包含行索引
na_rep="NA", # 将 NaN 表示为 "NA"
inf_rep="Infinity" # 将 inf 和 -inf 表示为 "Infinity"
)
二 to_excel 方法和 ExcelClass 类
可以将多个 DataFrame 写入同一张或多张工作表。

将 ExcelClass 用作了上下文管理器,因此当文件离开上下文管理器时(也就是离开由缩进定义的代码块时)会被自动写入磁盘。如果不像这样写的话,则必须显式地调用 writer.save() 。