【pandas ExcelWriter to_excel 区别】

原创 已于 2023-07-08 21:20:03 修改 · 726 阅读 · 6 ·
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#pandas #excel

于 2023-07-08 21:18:05 首次发布
pandas的DataFrame.to_excel()方法用于直接将DataFrame写入Excel，简单但有限，如只能写入单个sheet。而ExcelWriter支持创建多个sheet、自定义路径、追加模式和更多格式设置，适合处理复杂需求和大数据量写入。

pandas ExcelWriter to_excel 区别

pandas中的DataFrame.to_excel()和ExcelWriter主要有以下区别:

  1. DataFrame.to_excel()是直接将DataFrame写入Excel文件,简单方便。ExcelWriter需要创建writer对象,并最终调用save()保存。
  2. DataFrame.to_excel()只能将一个DataFrame写入一个sheet。ExcelWriter可以将多个DataFrame写入到不同的sheet中。
  3. DataFrame.to_excel()不能指定文件路径,只能直接写入当前目录。ExcelWriter可以指定自定义的文件路径。
  4. ExcelWriter支持追加模式,可以往已存在的Excel文件中追加写入。
  5. ExcelWriter可以设置更多参数控制文件格式,如日期格式,列宽等。
  6. ExcelWriter性能更好,特别是大数据量写入Excel时。
    所以简单写入建议用DataFrame.to_excel(),需要复杂场景如追加模式、多个sheet、自定义路径等建议使用ExcelWriter。

总结:

  • to_excel简单方便
  • ExcelWriter功能更强大,适合复杂场景 （已编辑）
efanmood
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Pandas ExcelWrite()读写Excel
weixin_42118352的博客
07-28 2961
path,,,,mode=‘w’,,,,**kwargs)pathstr,Excel文件路径enginestr,写入的引擎，常用的为‘openpyxl’,我测试时Python是安装了openxl模块str,写入日期时可以自定义格式，比如MMSS’modestr,文件的读写模式，具体可以参照,dict,对特定存储连接有意义的额外选项，例如主机、端口、用户名、密码等，如果使用将由fsspec解析的URL，例如，以“s3。......
Python写入数据到Excel
Pert的博客
10-20 3226
DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=No.
pandas ExcelWriter写excel报错openpyxl.utils.exceptions.IllegalCharacterError
zlhblogs的博客
05-24 1333
openpyxl.utils.exceptions.IllegalCharacterError 这个错误通常意味着在Excel工作表中使用了一些不合法或不被允许的字符，查看数据发现确实有特殊字符存
转：pandas ExcelWriter 定制格式（定制表头、渲染颜色等，非 ExcelWriter 标准的创建模式）
LlanyW的专栏
09-28 3167
设置条件格式（令 A 列 2 到 55 行选出数值最大的一个‘top1’，并用 format1 的格式和颜色进行渲染）参考资料设置行格式（更改表头格式）更改前需要关闭原有的默认表头格式，方法可以有这里、或者这里。
怎样使用to_excel()方法写入Excel文件？
zy1992As的博客
03-18 2272
Excel文件是比较常见的用于存储数据的方式，它里面的数据均是以二维表格的形式显示的，可以对数据进行统计、分析等操作。Pandas中提供了对Excel文件进行读写操作的方法，分别为to_excel()方法和read_excel()函数，关于它们的具体操作如下。为了能够让大家更好地理解，接下来，创建一个2行2列的DataFrame对象，之后将该对象写入到itcast.xlsx文件中，具体代码如下。值得一提的是，如果写入的文件不存在，则系统会自动创建一个文件，反之则会将原文中的内容进行覆盖。
解决pandas .to_excel不覆盖已有sheet的问题
12-24
直接to_excel会被覆盖，借助ExcelWriter可以实现写多个sheet。 from openpyxl import load_workbook excelWriter = pd.ExcelWriter(os.path.join(output_dir, 'datapoint_statistic.xlsx'), engine='openpyxl') pd...
pandas to_excel 添加颜色操作
09-16
在数据分析和报告生成过程中，将数据以美观的形式呈现出来至关重要，`pandas` 提供了 `to_excel` 功能，可以方便地将 DataFrame 导出为 Excel 文件。然而，简单的数值展示可能不足以突出数据的差异和重要性，这就...
【Pandas】pandas DataFrame to_excel
最新发布
weixin_39648905的博客
07-15 1788
`pandas.DataFrame.to_excel()` 是 Pandas 提供的用于将 DataFrame 写入 Excel 文件的方法。它支持多种参数来控制输出格式、位置、缺失值表示等，适用于生成结构化报表或数据导出。
51_Pandas (to_excel) 编写 Excel 文件 (xlsx, xls)
qq_18351157的博客
08-23 4416
Pandas (to_excel) 编写 Excel 文件 (xlsx, xls)
（数据科学学习手札52）pandas中的ExcelWriter和ExcelFile
weixin_30810239的博客
11-22 1616
一、简介 　　pandas中的ExcelFile()和ExcelWriter()，是pandas中对excel表格文件进行读写相关操作非常方便快捷的类，尤其是在对含有多个sheet的excel文件进行操控时非常方便，本文就将针对这两个类的使用方法展开介绍； 二、ExcelFile() 　　在使用ExcelFile()时需要传入目标excel文件所在路径及文件名称，下面是示例： i...
pd.ExcelWriter
sumatray的博客
07-25 6419
pd.ExcelWriter是一个非常强大的工具，它可以帮助我们将Pandas的DataFrame写入Excel表格中。除了基本用法外，它还有许多高级用法。例如，我们可以将多个DataFrame对象写入同一个工作表或不同的工作表中，还可以通过指定参数来控制数据的输出方式以及位置。pd.ExcelWriter会在数据处理和导出的过程中带来很多便捷和效率，建议在数据分析和处理的过程中加以使用。
Pandas 使用ExcelWriter实现覆盖文件操作
gongzairen的博客
06-01 1442
Pandas 使用ExcelWriter实现覆盖文件操作
pandas使用ExcelWriter操作excel-保持原有excel表格sheet页不变动
chenchenb414的博客
07-04 8502
1、直接使用df的to_excel()方法直接保存 2、使用ExcelWriter对象调用to_excel()方法进行保存 3、使用ExcelWriter 和openpyxl库进行excel操作 说明：1和2方法在进行保存前会情况excel的sheet页，及进行to_excel()时先清空表格的sheet页。2可以有多个sheet页 3会在原有excel的sheet页后添加sheet页，不清空原有sheet页。 下面用例子说明： 1、import pandas as pd df = pd.Da
【Pandas】pandas.ExcelWriter详解与实战应用：高效写入Excel文件
科技改变人类，技术成就未来
08-02 4363
在数据分析与科学中，Excel 文件是一种广泛使用的数据存储格式。Pandas 提供了 ExcelWriter 类，使你能够高效地将多个 DataFrame 写入同一个 Excel 文件，甚至是写入不同的工作表中。这篇博客将详细讲解 ExcelWriter 类，包括其作用、使用方法、参数详解、示例代码以及注意事项。
二，用pandas读写Excel文件
mr_W5的博客
01-01 1241
(2)读取文件内容def read_excel(file_name): #定义读取文件函数wb = xlrd.open_workbook(file_name) #创建读取文件的对象wbreturn schools #提供返回值#(3)写入文件内容def write_excel(schools): #定义写入文件函数#(2)构造工作簿：Workbook。
pandas 用ExcelWriter 写dataframe到excel 单元格格式单独设置写入方法
LlanyW的专栏
09-30 5869
worksheet.write('B3','WWWW',format1) #通过标签写，会覆盖原来值。worksheet.write(2,2,'AAAAA',format_name) #通过行列索引写。
python 操作excel文件——openpyxl, xlsxwriter, pandas
出门搔白首，若负平生志
05-12 9541
最近用python写了好多处理excel文件的小工具。谈谈感受。最开始使用的是xlrd，xlwt两个模块，但是xlwt这个模块只能输出.xls文件，不能输出.xlsx文件，而.xls最多只能支持256列，鄙人就是由于事先没有了解清楚这一局限，导致后期程序的功能受限，不得不改用其他包。由于xlwt的局限，所以不推荐使用，除非是要输出老的03版excel文件，现在应该不太会有这种要求了。openpyx...
Python库pandas读取和写入excel
BPL_01GR的博客
02-24 2457
Pandas库是一个开源的数据分析工具，建立在NumPy之上，提供了用于数据操作和分析的数据结构和函数。Pandas库的主要作用包括：提供了两种主要的数据结构：Series和DataFrame。Series是一维带标签的数组，类似于字典；DataFrame是二维的表格型数据结构，类似于电子表格或SQL表。支持数据的读取和写入：Pandas可以读取和写入多种数据格式，如CSV、Excel、SQL数据库、JSON等，方便进行数据的导入和导出。
python pandas 写excel_python pandas ExcelWriter用法及代码示例
weixin_36083698的博客
02-09 3737
用于将DataFrame对象写入Excel工作表的类。默认值是对xls使用xlwt，对xlsx使用openpyxl。有关典型用法，请参见DataFrame.to_excel。参数：path：strxls或xlsx文件的路径。engine：str (可选参数)用于编写的引擎。如果为无，则默认为io.excel..writer。注意：只能作为关键字参数传递。date_format：str, 默认为 N...
pandas里to_excel
01-03
### Pandas `to_excel` 方法使用教程 #### 将 DataFrame 数据写入 Excel 文件 为了将 Pandas 的 DataFrame 对象保存到 Excel 文件中，可以使用 `pandas.DataFrame.to_excel()` 函数。此函数支持多种参数设置以适应不同场景下的需求。 ```python import pandas as pd # 创建一个简单的 DataFrame 示例 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']} df = pd.DataFrame(data) # 将 DataFrame 写入 Excel 文件 df.to_excel('output.xlsx', index=False) ``` 上述代码创建了一个名为 `output.xlsx` 的新文件，并将 DataFrame 中的数据存储进去[^2]。 #### 控制输出细节 可以通过传递额外的参数给 `to_excel` 来控制更多细节： - **sheet_name**: 指定要写入的工作表名称，默认为'Sheet1'。 ```python df.to_excel('output_with_sheetname.xlsx', sheet_name='PeopleData') ``` - **index**: 是否写出行索引标签，默认为 True；如果不需要，则设为 False。 ```python df.to_excel('no_index_output.xlsx', index=False) ``` - **startrow/startcol**: 设置数据起始位置（左上角），默认从第零行零列开始计数。 ```python df.to_excel('custom_start_position.xlsx', startrow=1, startcol=1) ``` 这些选项使得用户能够灵活调整最终生成的 Excel 表格布局和格式[^3]。 #### 处理多个工作簿 当需要在一个 Excel 文件内包含多张表格时，可利用 Python 的上下文管理器 (`with`) 和 `ExcelWriter` 类实现这一点： ```python with pd.ExcelWriter('multiple_sheets.xlsx') as writer: df.to_excel(writer, sheet_name='FirstSheet') another_df = pd.DataFrame({'A': range(10), 'B': list('abcdefghij')}) another_df.to_excel(writer, sheet_name='SecondSheet') ``` 这段代码展示了如何在同一文档里分别向两个不同的 Sheet 添加两组独立的数据集。
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