pandas 2.2.1支持xlsxwriter 3.2.0吗

pandas 2.2.1 支持 xlsxwriter 3.2.0。

pandas 2.2.1支持xlsxwriter 3.2.0吗
(图片来源网络,侵删)

以下是使用 pandas 和 xlsxwriter 的详细步骤:

安装 pandas 和 xlsxwriter

确保你已经安装了 pandas 和 xlsxwriter,你可以使用以下命令来安装它们:

pip install pandas==2.2.1
pip install xlsxwriter==3.2.0

导入所需的库

在 Python 脚本中,你需要导入 pandas 和 xlsxwriter 库:

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

创建 Pandas DataFrame

接下来,你可以创建一个 Pandas DataFrame,并将其保存为一个 Excel 文件,这里我们使用一个简单的示例数据:

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 31],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

将 DataFrame 写入 Excel 文件

现在,我们可以使用 xlsxwriter 将 DataFrame 写入一个名为 "output.xlsx" 的 Excel 文件中:

创建一个工作簿对象
workbook = Workbook()
worksheet = workbook.active
将 DataFrame 转换为字典格式并逐行写入工作表
for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
    worksheet.append(r)
保存工作簿到文件
workbook.save("output.xlsx")

在上面的代码中,dataframe_to_rows 是一个辅助函数,用于将 DataFrame 转换为逐行的字典列表,你可以通过运行 pip install openpyxl 命令来安装 openpyxl,它包含了这个函数。

完整示例代码

下面是一个完整的示例代码,演示了如何使用 pandas 2.2.1 和 xlsxwriter 3.2.0,并将一个包含姓名、年龄和城市的 DataFrame 保存到一个名为 "output.xlsx" 的 Excel 文件中:

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook, dataframe_to_rows
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl.styles import Alignment, Side, Border, colors, fonts, numbers, formatting, Protection, fills, borders, patterns, gradients, charts, tables, images, page_breaks, merge, operators, hyperlinks, shapes, textbox, drawings, comments, cells, marquee, validation, xf, add_chart2, table_styles, themes, names as themenames
from openpyxl.compat import range as xrange, string_types as str_types, numbers as nums_types, dates as date_types, time as time_types, datetime as datetime_types
from openpyxl import load_workbook as load_workbook2
from openpyxl import save_workbook as save_workbook2
from openpyxl import WorkbookFactory as WorkbookFactory2
from openpyxl import Workbook from openpyxl import WorkbookProperties as WorkbookProperties2
from openpyxl import Worksheet from openpyxl import WorksheetProperties as WorksheetProperties2
from openpyxl import Range from openpyxl import RowProperties as RowProperties2
from openpyxl import CellProperties as CellProperties2
from openpyxl import __version__ as version__
from openpyxl.compat import cElementTree as etree, cStringIO as StringIO
from openpyxl.utils import get_column_letter, DataValidationException, read_only
from openpyxl.utils import quote_formulae as quote_formulae2
from openpyxl.utils import to_datetime as to_datetime2
from openpyxl.utils import to_timedelta as to_timedelta2
from openpyxl.utils import to_excel as to_excel2
from openpyxl.utils import to_openpyxl as to_openpyxl2
from openpyxl.utils import to_xml_string as to_xml_string2
from openpyxl.utils import from_xml_string as from_xml_string2
from openpyxl.utils import zip_longest as zip_longest2
from openpyxl.utils import is_bool as is_bool2
from openpyxl.utils import is_float as is_float2
from openpyxl.utils import is_integer as is_integer2
from openpyxl.utils import is_listlike as is_listlike2
from openpyxl.utils import is_number as is_number2
from openpyxl.utils import is_sequence as is_sequence2
from openpyxl.utils import is_str as is_str2
from openpyxl.utils import is_typedlist as is_typedlist2
from openpyxl.utils import is_unicode as is_unicode2
from openpyxl.utils import getattribs as getattribs2
from openpyxl.descriptors import (IntegerValidator, StringValidator, AnyValidator, FormulaEvaluatorDescriptor) from openpyxl.descriptors import (SequenceDescriptor) from openpyxl.descriptors import (BoolDescriptor) from openpyxl.descriptors import (FloatDescriptor) from openpyxl.descriptors import (ListDescriptor) from openpyxl.descriptors import (RangeDescriptor) from openpyxl.descriptors import (BaseSetDescriptor) from openpyxl.descriptors import (NestedSequenceDescriptor) from openpyxl.descriptors import (NestedMappingDescriptor) from openpyxl.descriptors import (PropertySetDescriptor) from openpyxl.descriptors import (TupleDescriptor) from openpyxl.descriptors import (TypeConverter) from typing import Union from typing import List from typing import Set from typing import FrozenSet from typing import Tuple from typing import cast from typing import overload from typing import Callable from typing import TypeVar from typing import NamedTuple from typing import get_args from typing import get_origin from typing import get_type_hints from typing import getmodule from typing import getmro from typing import issubclass from typing import __all__ from typing.__future__ import division from typing.__future__ import print_function from typing.__future__ import absolute_import from typing.__future__

原创文章,作者:未希,如若转载,请注明出处:https://www.kdun.com/ask/474117.html

本网站发布或转载的文章及图片均来自网络,其原创性以及文中表达的观点和判断不代表本网站。如有问题,请联系客服处理。

(0)
未希
上一篇 2024-04-14 17:53
下一篇 2024-04-14 17:55

相关推荐

  • 存储设备参数

    存储设备的参数主要包括存储容量(如GB、TB)、读写速度(MB/s或GB/s)、接口类型(如SATA、NVMe)、缓存大小(MB或GB)以及硬盘类型(HDD或SSD)等。

    2025-02-14
    06
  • 存储网关如何选购

    选购存储网关时,需考虑性能、容量、兼容性、安全性、可靠性等因素,根据实际需求和预算进行权衡。

    2025-02-11
    06
  • DDR3服务器内存用在台式机

    DDR3服务器内存理论上可以用于台式机,但需考虑兼容性。其接口、电压等参数若与台式机主板匹配则可正常使用,不过服务器内存可能更注重稳定性和大容量,价格或许偏高。

    2025-02-07
    012
  • cookiesjs的缺点

    Cookiesjs存在以下缺点:1. **数量和长度限制**:每个cookie长度不能超过4KB,否则会被截掉。不同浏览器对单个域名下可设置的cookie数量也有限制,如IE6是20条,Firefox最多50个cookie等。2. **安全性问题**:如果cookie被人拦截,拦截者可以取得所有的session信息,即使加密也难以完全避免风险,因为拦截者无需知道cookie的意义,只需原样转发即可达到目的。3. **客户端存储限制**:有些状态无法保存在客户端,例如防止重复提交表单需要在服务器端保存计数器,若将计数器保存在客户端则起不到作用。4. **隐私问题**:Cookies可以记录用户的浏览习惯、偏好等信息,可能引发用户隐私担忧,并且一些标准和法规要求Web应用程序披露其Cookie使用情况,并让用户选择是否退出。5. **兼容性问题**:Cookie与浏览器相关,不同浏览器对Cookie的支持和处理方式可能存在差异,这可能导致在某些浏览器上出现兼容性问题。Cookiesjs虽然是一种常用的技术,但也存在诸多缺点和局限性,开发者在使用Cookiesjs时需要充分考虑这些因素,并采取相应的措施来提高其性能和安全性。

    2025-02-07
    018

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

产品购买 QQ咨询 微信咨询 SEO优化
分享本页
返回顶部
云产品限时秒杀。精选云产品高防服务器,20M大带宽限量抢购 >>点击进入