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  • pandas to_excel
    千次阅读
    2021-08-27 11:27:07

    问题描述

    有时候,我们对数据表做了groupby、set_index设置多级目录后,就会想把DataFrame的格式导出成Excel格式,而非csv格式。因为导出成csv格式,可能多级index的格式就会消失,当你要输出个漂亮的格式给人看的时候,csv显然是不如excel好看的。

    不过,excel格式还有个蛋疼的缺点,那就是单个excel文件输出长度65535的限制。假如你的excel文件超长了,你大概会得到以下报错:

    ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/xlwt/Worksheet.py in write_merge(self, r1, r2, c1, c2, label, style)
       1111     def write_merge(self, r1, r2, c1, c2, label="", style=Style.default_style):
       1112         assert 0 <= c1 <= c2 <= 255
    -> 1113         assert 0 <= r1 <= r2 <= 65535
       1114         self.write(r1, c1, label, style)
       1115         if c2 > c1:
    
    AssertionError: 

     也可能是这样的报错:

    ValueError: This sheet is too large! Your sheet size is: ..., ... Max sheet size is: 1048576, 16384
    

    问题解决

    很简单 ,在to_excel中加一个参数即可:

    df.to_excel('test.xls', engine='openpyxl')

    注意engine参数,设置该值为’openpyxl’,即可忽略pandas输出excel的文件长度限制了

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  • 当dataframe存为excel时,报错openpyxl.utils.exceptions.IllegalCharacterError 说明你的数据集中存在着特殊字符。 定义如下的函数 来对文本数据进行处理,apply在可能出现特殊字符的列上,即可正产生成excel。还能...

    当dataframe存为excel时,报错openpyxl.utils.exceptions.IllegalCharacterError
    说明你的数据集中存在着特殊字符。
    定义如下的函数 来对文本数据进行处理,apply在可能出现特殊字符的列上,即可正产生成excel。还能定位出异常数据。

    def get_IllegalCharacter(value):
        # 定义文本编码 与 输入、输出文本编码保持一致
        encoding = 'utf-8'
        if value is None:
            return
        # convert to unicode string
        if not isinstance(value, str):
            # from openpyxl.compat import unicode
            value = unicode(value, encoding)
        value = unicode(value)
        # string must never be longer than 32,767 characters
        # truncate if necessary
        value = value[:32767]
        ILLEGAL_CHARACTERS_RE = re.compile(r'[\000-\010]|[\013-\014]|[\016-\037]')
        if next(ILLEGAL_CHARACTERS_RE.finditer(value), None):
            return '文本异常'
        return value
    
    展开全文
  • Pandas to_excel参数

    千次阅读 2021-01-15 13:26:23
    Pandas to_excel参数 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame([[1,2,np.nan],[4,5...df.to_excel(excel_writer=r'C:\Users\Administrator\Desktop\2.xlsx', sheet_name='hello_pandas', na_rep=111

    Pandas to_excel参数

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    df=pd.DataFrame([[1,2,np.nan],[4,5,6]],columns=list('abc'))
    print(df)
    df.to_excel(excel_writer=r'C:\Users\Administrator\Desktop\2.xlsx',
                sheet_name='hello_pandas',
                na_rep=111,
                columns=['a','b','c'],
                header=1,
                index=True,
                index_label=['我是index'],
                startrow=1,
                startcol=1,
                freeze_panes=(1,1))
    
    
    '''
    excel_writer   保存的位置
    sheet_name 默认'Sheet1'
    na_rep 默认'',把nan替代为...
    columns 选择存入的列,传入list
    header  指定作为列名的行,默认True,第一行,如果数据不含列名,header=False
    index 默认True,当False时不加索引
    index_label index的名字
    startrow 保存的df在目标文件的第几行开始
    startcol 保存的df在目标文件的第几列开始
    freeze_panes    传入元祖,(1,1),冻结第一行第一列
    '''
    
    
    展开全文
  • DataFrame.to_excel(self, 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=...

    DataFrame.to_excel(self, 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=None):

    1、freeze_panes :固定行和列   int类型的 tuple

    2、inf_rep  : python会出现最小值  无限接近为0 的值为inf   inf_rep 为替换所有这个值

    3、na_rep  :  inf_rep 为替换 np.nan 值

    4、merge_cells :默认为True   为合并索引的

    5、添加颜色 :

    def style_apply(series, colors, **kwargs):

    """

    :param series: 传过来的数据是DataFrame中的一列 类型为pd.Series

    :param colors: 内容是字典 其中key 为标题名 value 为颜色

    :return:

    """

    # print(series,type(series))

    series_names = series.name

    first_name = series_names[0]

    # second_name = series_names[1] if len(series_names) > 1 else ‘‘

    back_ground_list = list()

    for cell in series:

    back_ground = ‘‘

    if isinstance(colors, str):

    back_ground = ‘background-color: ‘ + colors

    elif isinstance(colors, dict):

    if first_name in colors:

    back_ground = ‘background-color: ‘ + colors[first_name]

    else:

    logging.info(‘有问题‘)

    back_ground_list.append(back_ground)

    # print(len(back_ground_list))

    return back_ground_list

    # style_apply 为上面你的方法 colors 为颜色字典 目的是为了给不同的标题设置不同的颜色

    # DataFrame 中的的 apply 默认传参为 为 DataFrame 中的一列 Series

    df = df.apply(style_apply, colors=colors, kwargs=kwargs)

    展开全文
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    千次阅读 2020-07-14 09:21:53
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  • writer = pd.ExcelWriter(filePath,engine='xlsxwriter',options={'strings_to_urls': False}) df.to_excel(writer,index=False) writer.save()
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    千次阅读 2019-05-07 15:57:00
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  • writer = pd.ExcelWriter('SPX_HSI_HS300.xls') df_SPX.to_excel(writer,"SPX") df_HSI.to_excel(writer,"HSI") df_HS300.to_excel(writer,"HS300") writer.save()
  • pandas to_excel

    2019-02-11 17:18:00
    报错:IllegalCharacterError 其原因是字段中包含了unicode字符。 解决方案: # 首先,安装python包xlsxwriter ...pip install xlsxwriter ...df.to_excel("test.xlsx", engine='xlsxwriter',index=Fals...
  • 这可以通过以下代码完成: ( df.excel_format.add_header(title_text="兴趣点为空统计总览") .set_columns_format(int_map) .column_color("频道", green, skip_row=2) .merge_column_cell("频道") .row_color(2
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  • Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数,以便日后使用。 1. pandas.read_excel pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=No
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  • pandas函数to_excel

    2021-10-27 17:43:17
    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, ...
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  • df_data.to_excel('xxx.excel', 'sheet1', index=False) 保存为单个Excel文件和这个文件中的单个表。 如果先前存在有同名的Excel文件,这样做会把之前的Excel文件覆盖掉。 2、直接写入 if not os.path.exists...

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