python导出数据

简介: 笔记

一、导出Excel文件


import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('/Users/caizhengjie/Desktop/数据4.xlsx')
print(df1)
# 设置文件导出的路径
df1.to_excel(excel_writer=r'/Users/caizhengjie/Desktop/数据分析数据/数据导出/测试文档.xlsx')
# 设置Sheet名称
df1.to_excel(excel_writer=r'/Users/caizhengjie/Desktop/数据分析数据/数据导出/测试文档.xlsx',sheet_name='测试文档')
# 设置索引:文件中的索引是从0开始的默认自然数索引,这种索引没有意义,设置参数index=False,就可以导出文件是把这种索引去掉
df1.to_excel(excel_writer=r'/Users/caizhengjie/Desktop/数据分析数据/数据导出/测试文档.xlsx',sheet_name='测试文档',index=False)
#设置要导出的列
df1.to_excel(excel_writer=r'/Users/caizhengjie/Desktop/数据分析数据/数据导出/测试文档.xlsx',sheet_name='测试文档',index=False,columns=[
    '用户ID','7月销量','8月销量','9月销量'
])
# 设置编码格式encoding='utf-8'
df1.to_excel(excel_writer=r'/Users/caizhengjie/Desktop/数据分析数据/数据导出/测试文档.xlsx',sheet_name='测试文档',index=False,encoding='utf-8')
# 缺失值处理:na_rep = 0,缺失值都填为0
df1.to_excel(excel_writer=r'/Users/caizhengjie/Desktop/数据分析数据/数据导出/测试文档.xlsx',sheet_name='测试文档',index=False,encoding='utf-8',na_rep=0)
# 无穷值处理(inf):要设置参数inf_rep
df1.to_excel(excel_writer=r'/Users/caizhengjie/Desktop/数据分析数据/数据导出/测试文档.xlsx',sheet_name='测试文档',index=False,encoding='utf-8',na_rep=0,inf_rep=0)


二、导出为csv文件


import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('/Users/caizhengjie/Desktop/数据4.xlsx')
print(df1)
# 设置文件导出路径
df1.to_csv(path_or_buf=r'/Users/caizhengjie/Desktop/数据分析数据/数据导出/测试文档1.csv')
# 设置索引:index=False就是让从0开始的默认自然数索引不展现出来
df1.to_csv(path_or_buf=r'/Users/caizhengjie/Desktop/数据分析数据/数据导出/测试文档1.csv',index=False)
#设置要导出的列
df1.to_csv(path_or_buf=r'/Users/caizhengjie/Desktop/数据分析数据/数据导出/测试文档1.csv',index=False,columns=['用户ID','7月销量','8月销量','9月销量'])
# 设置分隔符:通常有空格,制表符,分号,用sep参数来指明要用的分隔符
df1.to_csv(path_or_buf=r'/Users/caizhengjie/Desktop/数据分析数据/数据导出/测试文档1.csv',index=False,columns=['用户ID','7月销量','8月销量','9月销量'],sep=',')
# 缺失值的处理,用na_rep参数来指明
df1.to_csv(path_or_buf=r'/Users/caizhengjie/Desktop/数据分析数据/数据导出/测试文档1.csv',index=False,columns=['用户ID','7月销量','8月销量','9月销量'],sep=','
           ,na_rep=0)
# 设置编码格式,一般用utf-8-sig或gbk
df1.to_csv(path_or_buf=r'/Users/caizhengjie/Desktop/数据分析数据/数据导出/测试文档1.csv',index=False,columns=['用户ID','7月销量','8月销量','9月销量'],sep=','
           ,na_rep=0
           ,encoding='utf-8-sig')


三、将文件导出到多个Sheet


'''
有的时候一个脚本一次会生成多个文件,也可以将多个文件分别导出成多个文件,也可以将多个文件放在一个文件的不同Sheet中
这时候要用到ExcelWriter()函数将多个文件分别导出到不同的Sheet中
'''
import pandas as pd
# 先声明一个读写对象
writer = pd.ExcelWriter('文件要存放的路径',engine='xlsxwriter')
# 分别将表df1, df2,df3写入Excel中的Sheet1,Sheet2,Sheet3
# 如下:
'''
df1.to_excel(writer,sheet_name = '表一')
df2.to_excel(writer,sheet_name = '表二')
df3.to_excel(writer,sheet_name = '表三')
'''
# 保存读写内容
writer.save()




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