python多种数据类型输出为Excel文件

2025-03-17 13:50

本文主要是介绍python多种数据类型输出为Excel文件,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

《python多种数据类型输出为Excel文件》本文主要介绍了将Python中的列表、元组、字典和集合等数据类型输出到Excel文件中,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参...

python中的列表、元组、字典、集合有时包含大量的数据,而这样的变量在主流编辑器http://www.chinasem.cnPyCharm中并不能像MATLAB那样直接可视化显示出来亦或直接打印、复制粘贴。如下图是一张图片的像素点数据:

python多种数据类型输出为Excel文件

因此我们需要将这些变量的数值输出到Excel中,方便后续使用http://www.chinasem.cn

大致需要3个包:numpypandasopenpyxl,如果用Anaconda有的版本已经自带:

python多种数据类型输出为Excel文件

一.列表List

import pandas as pd
data=[[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
df.to_excel('D:\\output1.xlsx', index=False)

注意:

  • openyxl不需要导入,只要安装了就可以;但必须导入pandas
  •  路径文件名需要自己写,但是一定要用双反斜杠——因为 作为转义符会抵消一个~

python多种数据类型输出为Excel文件

实际上,此处调用pandas包将原始数据变为dataframe型的数据,因为上述只有数值,没有定义行列,因此列标默认从0开始设置,用户可以自行设置行列名:

import pandas as pd
data=[[1,2,3,4,5],[www.chinasem.cn6,7,8,9,10]]

df = pd.DataFrame(data,
                 index=['1行','2行'],
   php              columns=['1列','2列','3列','4列','5列'])
print(df)
df.to_excel('D:\\output5.xlsx', index=False)

需要注意的是,参数名必须严格写index和columns~

python多种数据类型输出为Excel文件

另外可以设置index和columns的布尔值,选择性保留行列标签(默认为真):

import pandas as pd
data=[[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]

df = pd.DataFrame(data,
                 index=['1行','2行'],
                 columns=['1列','2列','3列','4列','5列'])
print(df)
df.to_excel('D:\\output6.xlsxphp')

python多种数据类型输出为Excel文件

二.字典dict

import pandas as pd

data = {'队名': ['拜仁慕尼黑', '勒沃库森', '多特蒙德'],
        '所在州': ['巴伐利亚','北莱茵-威斯特法伦', '北莱茵-威斯特法伦'],
        '排名': [1, 2, 10]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)
df.to_excel('D:\\output2.xlsx', index=False)

python多种数据类型输出为Excel文件

三.集合set

import pandas as pd

data={1,2,3,4,5}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)
df.to_excel('D:\\output3.xlsx', index=False)

python多种数据类型输出为Excel文件

四.元组tuple

import pandas as pd

data=(1,3,2,5)

df = pd.DataFrame(data)
print(df)
df.to_excel('D:\\output4.xlsx', index=False)

python多种数据类型输出为Excel文件

总的来说,往往大量的数据处理主要用到的还是字典和列表~

到此这篇关于python多种数据类型输出为Excel文件的文章就介绍到这了,更多相关python输出为Excel文件内容请搜索China编程(www.chinasem.cn)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程China编程(www.chinasem.cn)!

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