将 Pandas DataFrame 导出到 Excel 文件
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使用
to_excel()函数将 PandasDataFrame导出到 Excel 文件中 -
使用
ExcelWriter()方法导出 PandasDataFrame -
将多个 Pandas
dataframes导出到多个 Excel 表格中
我们将在本教程中演示如何使用两种不同的方式将 Pandas DataFrame 导出到 excel 文件。第一种方法是通过使用文件名调用 to_excel() 函数，将 Pandas DataFrame 导出到 excel 文件。本文中讨论的另一种方法是 ExcelWriter() 方法。此方法将对象写入 Excel 工作表，然后使用 to_excel 函数将它们导出到 Excel 文件中。
在本指南中，我们还将讨论如何使用 ExcelWriter() 方法将多个 Pandas dataframes 添加到多个 Excel 工作表中。此外，我们在我们的系统上执行了多个示例来详细解释每种方法。
使用 to_excel() 函数将 Pandas DataFrame 导出到 Excel 文件中
当我们使用 dataframe.to_excel() 函数将 pandas DataFrame 导出到 excel 表时，它会直接将一个对象写入 excel 表中。要实现此方法，请创建一个 DataFrame，然后指定 excel 文件的名称。现在，通过使用 dataframe.to_excel() 函数，将 Pandas DataFrame 导出到 excel 文件中。
在以下示例中，我们创建了一个名为 sales_record 的 DataFrame，其中包含 Products_ID、Product_Names、Product_Prices、Product_Sales 列。之后，我们为 excel 文件 ProductSales_sheet.xlsx 指定了名称。我们使用 sales_record.to_excel() 方法将所有数据保存到 excel 表中。
请参阅下面的示例代码：
import pandas as pd
# DataFrame Creation
sales_record = pd.DataFrame({'Products_ID': {0: 101, 1: 102, 2: 103,
3: 104, 4: 105, 5: 106,
6: 107, 7: 108, 8: 109},
'Product_Names': {0: 'Mosuse', 1: 'Keyboard',
2: 'Headphones', 3: 'CPU',
4: 'Flash Drives', 5: 'Tablets',
6: 'Android Box', 7: 'LCD',
8: 'OTG Cables' },
'Product_Prices': {0: 700, 1: 800, 2: 200, 3: 2000,
4: 100, 5: 1500, 6: 1800, 7: 1300,
8: 90},
'Product_Sales': {0: 5, 1: 13, 2: 50, 3: 4,
4: 100, 5: 50, 6: 6, 7: 1,
8: 50}})
# Specify the name of the excel file
file_name = 'ProductSales_sheet.xlsx'
# saving the excelsheet
sales_record.to_excel(file_name)
print('Sales record successfully exported into Excel File')
输出：
Sales record successfully exported into Excel File
执行上述源代码后，excel 文件 ProductSales_sheet.xlsx 将存储在当前运行项目的文件夹中。
使用 ExcelWriter() 方法导出 Pandas DataFrame
Excelwrite() 方法也可用于将 Pandas DataFrame 导出到 excel 文件中。首先，我们使用 Excewriter() 方法将对象写入 excel 表，然后使用 dataframe.to_excel() 函数，我们可以将 DataFrame 导出到 excel 文件中。
请参阅下面的示例代码。
import pandas as pd
students_data = pd.DataFrame({'Student': ['Samreena', 'Ali', 'Sara',
'Amna', 'Eva'],
'marks': [800, 830, 740, 910, 1090],
'Grades': ['B+', 'B+', 'B',
'A', 'A+']})
# writing to Excel
student_result = pd.ExcelWriter('StudentResult.xlsx')
# write students data to excel
students_data.to_excel(student_result)
# save the students result excel
student_result.save()
print('Students data is successfully written into Excel File')
输出：
Students data is successfully written into Excel File
将多个 Pandas dataframes 导出到多个 Excel 表格中
在上述方法中，我们将单个 Pandas DataFrame 导出到 Excel 表格中。但是，使用这种方法，我们可以将多个 Pandas dataframes 导出到多个 Excel 表格中。
请参阅以下示例，其中我们将多个 DataFrame 分别导出到多个 Excel 工作表中：
import pandas as pd
import numpy as np
import xlsxwriter
# Creating records or dataset using dictionary
Science_subject = {
'Name': ['Ali', 'Umar', 'Mirha', 'Asif', 'Samreena'],
'Roll no': ['101', '102', '103', '104', '105'],
'science': ['88', '60', '66', '94', '40']}
Computer_subject = {
'Name': ['Ali', 'Umar', 'Mirha', 'Asif', 'Samreena'],
'Roll no': ['101', '102', '103', '104', '105'],
'computer_science': ['73', '63', '50', '95', '73']}
Art_subject = {
'Name': ['Ali', 'Umar', 'Mirha', 'Asif', 'Samreena'],
'Roll no': ['101', '102', '103', '104', '105'],
'fine_arts': ['95', '63', '50', '60', '93']}
# Dictionary to Dataframe conversion
dataframe1 = pd.DataFrame(Science_subject)
dataframe2 = pd.DataFrame(Computer_subject)
dataframe3 = pd.DataFrame(Art_subject)
with pd.ExcelWriter('studentsresult.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
dataframe1.to_excel(writer, sheet_name='Science')
dataframe2.to_excel(writer, sheet_name='Computer')
dataframe3.to_excel(writer, sheet_name='Arts')
print('Please check out subject-wise studentsresult.xlsx file.')
输出：
Please check out subject-wise studentsresult.xlsx file.
