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()
