Làm thế nào là gấu trúc liên quan đến Excel?

Sử dụng hàm pandas to_excel() để ghi DataFrame vào trang tính excel có phần mở rộng. xlsx. Theo mặc định, nó ghi một DataFrame duy nhất vào tệp excel, bạn cũng có thể ghi nhiều trang tính bằng cách sử dụng đối tượng ExcelWriter có tên tệp đích và tên trang tính để ghi vào

Lưu ý rằng việc tạo đối tượng ExcelWriter với tên tệp đã tồn tại sẽ dẫn đến nội dung của tệp hiện có bị xóa

Có liên quan. gấu trúc đọc Excel Sheet

pandas đến các điểm quan trọng của Excel

  • Theo mặc định, nó sử dụng xlsxwriter nếu nó được cài đặt, nếu không, nó sử dụng openpyxl
  • Hỗ trợ lưu nhiều DataFrames vào một trang tính
  • Lưu nhiều trang tính, nối thêm trang tính hoặc tệp hiện có
  • Sử dụng ExcelWriter()

Hãy tạo một DataFrame gấu trúc từ danh sách và khám phá hàm usingto_excel() bằng cách sử dụng nhiều tham số


import pandas as pd
import numpy as np

# Create multiple lists
technologies =  ['Spark','Pandas','Java','Python', 'PHP']
fee = [25000,20000,15000,15000,18000]
duration = ['5o Days','35 Days',np.nan,'30 Days', '30 Days']
discount = [2000,1000,800,500,800]
columns=['Courses','Fee','Duration','Discount']

# Create DataFrame from multiple lists
df = pd.DataFrame(list(zip(technologies,fee,duration,discount)), columns=columns)
print(df)

# Outputs
#  Courses    Fee Duration  Discount
#0   Spark  25000  5o Days      2000
#1  Pandas  20000  35 Days      1000
#2    Java  15000      NaN       800
#3  Python  15000  30 Days       500
#4     PHP  18000  30 Days       800

1. pandas DataFrame sang Excel

Sử dụng hàm to_excel() để ghi hoặc xuất DataFrame của gấu trúc sang trang tính excel với phần mở rộng xlsx. Sử dụng điều này, bạn có thể ghi các tệp excel vào hệ thống tệp cục bộ, S3 e. t. c. Không chỉ định bất kỳ tham số nào mà nó mặc định ghi vào một trang tính

to_excel() nhận một số tham số tùy chọn có thể được sử dụng bỏ qua cột, bỏ qua hàng, không ghi chỉ mục, đặt tên cột, định dạng, v.v.


# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')

Điều này tạo ra một tệp excel với nội dung như dưới đây. Theo mặc định, Nó xuất tên cột, chỉ mục và dữ liệu sang trang tính có tên


# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')
8

Làm thế nào là gấu trúc liên quan đến Excel?

Bạn có thể thay đổi tên của trang tính từ Trang tính 1 thành tên nào đó có ý nghĩa đối với dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng thông số


# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')
9. Ví dụ dưới đây xuất nó sang trang tính có tên '

# Write DataFrame to Excel file with sheet name
df.to_excel('Courses.xlsx', sheet_name='Technologies')
0'


# Write DataFrame to Excel file with sheet name
df.to_excel('Courses.xlsx', sheet_name='Technologies')

2. Ghi vào nhiều trang tính

Lớp ExcelWriter cho phép bạn viết hoặc xuất nhiều DataFrames gấu trúc sang các trang tính riêng biệt. Đầu tiên, bạn cần tạo một đối tượng cho ExcelWriter

Ví dụ dưới đây ghi dữ liệu từ đối tượng


# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')
0 vào trang tính có tên

# Write DataFrame to Excel file with sheet name
df.to_excel('Courses.xlsx', sheet_name='Technologies')
0 và đối tượng

# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')
2 vào trang tính có tên

# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')
3


# Write to Multiple Sheets
with pd.ExcelWriter('Courses.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Technologies')
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Schedule')

3. Nối vào tệp Excel hiện có

ExcelWriter có thể được sử dụng để nối thêm DataFrame vào tệp excel. Sử dụng tham số


# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')
4 với giá trị

# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')
5 để nối thêm. Đoạn mã dưới đây mở một tệp hiện có và thêm dữ liệu từ DataFrame vào trang tính đã chỉ định


# Append DataFrame to existing excel file
with pd.ExcelWriter('Courses.xlsx',mode='a') as writer:  
    df.to_excel(writer, sheet_name='Technologies')

4. Lưu các cột đã chọn

sử dụng thông số


# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')
6 để lưu các cột đã chọn từ DataFrame sang tệp excel. Ví dụ bên dưới chỉ lưu cột

# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')
7,

# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')
8 vào file excel


# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')
3

Sử dụng tham số


# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')
9 với danh sách các giá trị nếu bạn muốn viết với các tên cột khác nhau

5. Bỏ qua chỉ mục

Để bỏ qua Chỉ mục khi viết, hãy sử dụng thông số


# Write DataFrame to Excel file with sheet name
df.to_excel('Courses.xlsx', sheet_name='Technologies')
0. Theo mặc định, nó được đặt thành

# Write DataFrame to Excel file with sheet name
df.to_excel('Courses.xlsx', sheet_name='Technologies')
1 nghĩa là ghi Chỉ mục số vào bảng tính excel


# Write DataFrame to Excel file
df.to_excel('Courses.xlsx')
7

Phần kết luận

Trong bài viết này, bạn đã học cách ghi DataFrame của pandas vào tệp excel bằng cách sử dụng to_excel(). Đồng thời khám phá cách ghi vào trang tính cụ thể, nhiều trang tính và nối vào tệp excel hiện có

Gấu trúc có giống với Excel không?

Bởi vì nó được xây dựng trên NumPy (Numerical Python), Pandas tự hào có một số lợi thế so với Excel . Khả năng mở rộng - Pandas chỉ bị giới hạn bởi phần cứng và có thể thao tác với lượng dữ liệu lớn hơn. Tốc độ - Pandas nhanh hơn nhiều so với Excel, điều này đặc biệt đáng chú ý khi làm việc với lượng dữ liệu lớn hơn.

Làm thế nào gấu trúc làm việc với Excel?

Các bước để nhập tệp Excel vào Python bằng Pandas .
Bước 1. Chụp đường dẫn tập tin. Trước tiên, hãy chụp lại đường dẫn đầy đủ nơi tệp Excel được lưu trữ trên máy tính của bạn. .
Bước 2. Áp dụng mã Python. .
Bước 3. Chạy mã Python để nhập tệp Excel

Python có liên quan đến Excel không?

Mặc dù Python và Excel về mặt kỹ thuật có các chức năng khác nhau , nhưng Python đã phát triển mạnh mẽ khi mọi người nhận ra khả năng và tiềm năng của nó. Nó được coi là một công cụ phân tích dữ liệu tốt hơn bởi nhiều nhà phát triển và cộng đồng khoa học dữ liệu rộng lớn hơn.

Tại sao gấu trúc được sử dụng trong khoa học dữ liệu?

Pandas là công cụ thay đổi cuộc chơi cho khoa học dữ liệu và phân tích, đặc biệt nếu bạn đến với Python vì bạn đang tìm kiếm thứ gì đó mạnh mẽ hơn Excel và VBA. Pandas sử dụng cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt và biểu cảm được thiết kế để giúp làm việc với dữ liệu quan hệ hoặc dữ liệu được gắn nhãn một cách dễ dàng và trực quan .