Entdecken Sie die Techniken und praktischen Anwendungen des Pandas-Schreibens, um herausragende Leistungen zu erbringen

Eingehende Analyse der Methode und Anwendung von Pandas beim Schreiben in Excel

Pandas ist eine leistungsstarke Python-Datenverarbeitungsbibliothek, die verschiedene Datenbearbeitungs- und Analysefunktionen bereitstellt. Bei Datenanalysearbeiten ist es häufig erforderlich, verarbeitete Daten zur weiteren Verarbeitung und Anzeige in Excel-Dateien zu schreiben. Dieser Artikel bietet eine detaillierte Analyse der Methode und Anwendung von Pandas beim Schreiben in Excel und stellt spezifische Codebeispiele bereit.

Bevor wir Pandas zum Schreiben in Excel verwenden, müssen wir die relevanten abhängigen Bibliotheken installieren, einschließlich Pandas und openpyxl. Es kann über den folgenden Befehl installiert werden:

pip install pandas
pip install openpyxl

Als nächstes stellen wir die beiden von Pandas bereitgestellten Methoden zum Schreiben in Excel vor.

Methode 1: Verwenden Sie die to_excel-Methode, um eine Excel-Datei zu schreiben.

Pandas bietet die to_excel-Methode, mit der DataFrame-Daten in eine Excel-Datei geschrieben werden können. Die Syntax dieser Methode lautet wie folgt:

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

• 'filename.xlsx': Gibt den zu schreibenden Excel-Dateinamen an, der ein relativer Pfad oder ein absoluter Pfad sein kann.
• sheet_name: Geben Sie den Namen des Arbeitsblatts an, das geschrieben werden soll. Der Standardwert ist „sheet1“.
• index: Ob der Index des DataFrame in die Excel-Datei geschrieben werden soll, der Standardwert ist True.

Als nächstes veranschaulichen wir die Anwendung dieser Methode anhand eines konkreten Beispiels.

import pandas as pd

# 创建DataFrame数据
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [25, 30, 35],
        '性别': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame数据写入Excel文件
df.to_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

Nachdem der obige Code ausgeführt wurde, wird im aktuellen Verzeichnis eine Excel-Datei mit dem Namen „data.xlsx“ generiert. Der Inhalt der Datei ist wie folgt:

Methode 2: Verwenden Sie das ExcelWriter-Objekt, um Excel-Dateien zu schreiben

Neben der direkten Verwendung der to_excel-Methode bietet Pandas auch ein ExcelWriter-Objekt, mit dem Excel-Dateien flexibler geschrieben werden können . Das Codebeispiel dieser Methode lautet wie folgt:

import pandas as pd

# 创建ExcelWriter对象
writer = pd.ExcelWriter('filename.xlsx')

# 将DataFrame数据写入到Excel文件中的工作表1
df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

# 将DataFrame数据写入到Excel文件中的工作表2
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

# 保存Excel文件
writer.save()

Im obigen Code erstellen wir zunächst ein ExcelWriter-Objekt, verwenden dann seine Schreibmethode, um DataFrame-Daten in das angegebene Arbeitsblatt zu schreiben, und rufen schließlich die Speichermethode auf, um die Excel-Datei zu speichern .

Wir veranschaulichen die Anwendung dieser Methode anhand eines konkreten Beispiels.

import pandas as pd

# 创建DataFrame数据
data1 = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
         '年龄': [25, 30, 35]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'城市': ['北京', '上海', '广州'],
         '职业': ['工程师', '教师', '医生']}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 创建ExcelWriter对象
writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx')

# 将DataFrame数据写入到Excel文件中的工作表1
df1.to_excel(writer, sheet_name='个人信息', index=False)

# 将DataFrame数据写入到Excel文件中的工作表2
df2.to_excel(writer, sheet_name='工作信息', index=False)

# 保存Excel文件
writer.save()

Nachdem der obige Code ausgeführt wurde, wird im aktuellen Verzeichnis eine Excel-Datei mit dem Namen „data.xlsx“ generiert, die zwei Arbeitsblätter enthält. Das erste Arbeitsblatt heißt „Persönliche Daten“ und hat den folgenden Inhalt:

Das zweite Arbeitsblatt heißt „Berufsinformationen“ und hat den folgenden Inhalt:

Zusammenfassung

Dieser Artikel bietet eine detaillierte Analyse der beiden Methoden zum Schreiben von Pandas in Excel und liefert spezifische Codebeispiele. Durch die Verwendung von Pandas zum Schreiben von Excel-Dateien können Daten zur späteren Verarbeitung und Anzeige problemlos in Excel gespeichert werden. Durch die Beherrschung dieser Methoden können wir Daten flexibler verarbeiten und verwalten. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen, Pandas zu verstehen und zum Schreiben in Excel anzuwenden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEntdecken Sie die Techniken und praktischen Anwendungen des Pandas-Schreibens, um herausragende Leistungen zu erbringen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!