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Python如何实现数据写入Excel

发布时间:2021-09-01 02:58:11⊙投诉举报

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写入后的格式如下图所示:

Python如何实现数据写入Excel

以下为数据用例:

import xlsxwriter as xw  import pandas as pd  import openpyxl as op  "-------------数据用例-------------"  orderIds = [1,2,3]  items = ['A','B','C']  myData = [10,20,30]  testData = [orderIds,items,myData]  filename1 = '测试1.xlsx'  filename2 = '测试2.xlsx'  filename3 = '测试3.xlsx'  "--------------执行----------------"  xw_toexcel(testData,filename1)  pd_toexcel(testData,filename2)  op_toexcel(testData,filename3)

下面开始分别介绍三种方法:

01 xlsxwriter

def xw_toexcel(data,filename): # xlsxwriter库储存数据到excel      workbook = xw.Workbook(filename) # 创建工作簿      worksheet1 = workbook.add_worksheet("sheet1") # 创建子表      worksheet1.activate() # 激活表      title = ['序号','项目','数据'] # 设置表头      worksheet1.write_row('A1',title) # 从A1单元格开始写入表头      i = 2 # 从第二行开始写入数据      for j in range(len(data)):          insertData = [data[0][j],data[1][j],data[2][j]]          row = 'A' + str(i)          worksheet1.write_row(row, insertData)          i += 1      workbook.close() # 关闭表

Python如何实现数据写入Excel

02 pandas

def pd_toexcel(data,filename): # pandas库储存数据到excel      dfData = { # 用字典设置DataFrame所需数据          '序号':data[0],          '项目':data[1],          '数据':data[2]      }      df = pd.DataFrame(dfData) # 创建DataFrame      df.to_excel(filename,index=False) # 存表,去除原始索引列(0,1,2...)

Python如何实现数据写入Excel

03 openpyxl

def op_toexcel(data,filename): # openpyxl库储存数据到excel      wb = op.Workbook() # 创建工作簿对象      ws = wb['Sheet'] # 创建子表      ws.append(['序号','项目','数据']) # 添加表头      for i in range(len(data[0])):          d = data[0][i], data[1][i], data[2][i]          ws.append(d) # 每次写入一行      wb.save(filename)

Python如何实现数据写入Excel

小结

openpyxl 与 xlsxwriter 类似,需要逐行写入,如第一行需要得到 [ 1, &lsquo;A&rsquo; , 10 ] 的格式,但不同的是使用openpyxl.load_workbook(filepath)可以对已存在的 .xlsx 进行追加数据,不会覆盖;pandas 则需先按列组合,如 [[ 1,2,3],['A','B','C'],[&hellip;]]的格式。

方法各有好处,写表时应根据需要选用。

感谢各位的阅读,以上就是“Python如何实现数据写入Excel”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Python如何实现数据写入Excel这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是血鸟云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!


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