如何用熊猫导出到 Excel？

原文：https://www.askpython.com/python-modules/pandas/export-to-excel-using-pandas

Python 可以带你分析输入其中的大量数据，但是当要将数据呈现给大量观众时，这不是它的强项。有其他专用工具可以更好地满足这一目的。一个这样的工具是 MS Excel！

本文旨在探索如何将 Python 中的数据导出到 MS Excel 的电子表格中。

使用 Pandas 导出到 Excel 的步骤

为此，我们将尝试在 Python 中创建一个样本列表，然后将其导出到 MS Excel 所需工作表中的所需位置。所以，让我们继续吧！

首先通过键入以下代码导入 Pandas 库，

import pandas as pd

Pandas Library Loaded

现在让我们使用索引选项创建一些数据。索引的作用是在创建数据时为每列数据提供一个标题。在这个例子中，我们将列出一些互联网服务提供商的名称，他们的数据速度以及他们的每月价格和数据限制。

如果我们将上述所有规定翻译成 Python 代码，看起来就是这样。

data = {'Operator':['Vodafone', 'Jio', 'BSNL'],'Data (GB)':[3, 5, 2],'Speed (GB/s)':[1,2,0.5],'Price/month':[300,250,320]}

Input Data Indexed

现在，我们将通过键入以下命令将这些数据分配给数据框:

df=pd.DataFrame(data)

完成后，现在让我们尝试使用 print()命令查看 Python 中输入的数据，如下所示。

print (df)

Viewing the Dataset

在上图中，可以看到第一列的数字从“0”开始，一直到“2”。有点奇怪，不是吗？把这些数字换成一些有意义的数据怎么样？

可以通过调用用于为每行分配行标题的 Index 命令来实现。就说这些吧(假想！)数据来自每个服务提供商 2022 年 5 月的计划&我们就想要这个。这可以通过使用以下语法来完成。

df=pd.DataFrame(data,[pd.Index(['row_1_header',' row_1_header ',…])])

应用上述语法引入 May 2022 代替数字作为行标题，

df=pd.DataFrame(data,[pd.Index(['May 2022','May 2022','May 2022'])])

让我们通过使用 print()命令再次查看数据来验证我们的努力是否取得了成果。

Row Headers Replaced!

干得好！

现在，是时候将这些数据导出到 Excel 文件中了。为此，首先需要创建一个 Excel 文件，然后复制创建该文件的位置。在本演示中，创建了一个名为 Data.xlsx 的 Excel 文件，用于从 Python 导出数据。

完成后，下面给出了 to_excel()命令的语法，该命令用于传输数据。

df.to_excel(“file_address”, sheet_name=’Sheet #’, startrow=0, startcol=0)

在将数据导出到 MS Excel 时，Python 还提供了许多其他的定制，但是上面列出的特性将在本文中演示。

用户也可以通过在上述命令中给出文件地址来简单地停止，它将使用所有定制的默认值来执行数据导出。

下面是从 Data.xlsx. 的表 1 的第 9 列和第 9 行开始导出数据的代码

df.to_excel("Data.xlsx",sheet_name='Sheet1',startrow=9, startcol=9)

Data Successfully Exported

Exported Data In MS Excel

现在我们已经到了这篇文章的结尾，希望它已经详细阐述了如何使用 Python 中的 Pandas 将数据导出到 MS Excel。这里有另一篇文章详细介绍了使用熊猫替换多个值的。在 AskPython 中还有许多其他有趣的&文章，这些文章可能对那些想提高 Python 水平的人有很大帮助。欢呼！