• Python实现数据写入 Excel 的三种模块!


    本文说明如何使用 xlsxwriterpandasopenpyxl 三个库来实现数据写入 Excel,写入后的格式如下图所示:

    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:

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    1、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

    2、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...)

    3、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)

    小结

    openpyxl 与 xlsxwriter 类似,需要逐行写入,如第一行需要得到 [ 1, ‘A’ , 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'],[…]]的格式。

    方法各有好处,写表时应根据需要选用。如果大家在学习中遇到困难,想找一个python学习交流环境,可以加入我们的python圈,裙号609616831,可领取python学习资料,会节约很多时间,减少很多遇到的难题。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/python-miao/p/14166566.html
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