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  • to_excel
    千次阅读
    2022-05-06 10:03:23

    项目场景:

    将pycharm生成的数据用pandas库中的to_excel保存为excel文档时,报错:numpy.ndarray object has no attribute to_excel

    问题描述

    提示:这里描述项目中遇到的问题:

    错误提示:numpy.ndarray object has no attribute to_excel

    
    # 原因分析:
    > 是因为原来输出变量类型是numpy.array类型,这个类型是没有to_excel函数的
    > 需要将数据从array转换成DataFrame格式
    
    ---
    # 解决方案:
    将数据从array转换成DataFrame格式
    #设希望输出的数据名称为data
    
    import pandas as pd
    file_path = 'E:/data/2.xlsx' #想要保存到的位置和文件名称、文件类型。
    df = pd.DataFrame(data)
    dt.to_excel(file_path)
    
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  • 今天小编就为大家分享一篇解决pandas .to_excel不覆盖已有sheet的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 1. read_excelread_excel方法定义:pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None,skip_footer=0, index_col=None, names=None, usecols=None,parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None...

    1. read_excel

    read_excel方法定义:

    pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None,

    skip_footer=0, index_col=None, names=None, usecols=None,

    parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None,

    thousands=None, convert_float=True, converters=None,

    dtype=None, true_values=None, false_values=None,

    engine=None, squeeze=False, **kwds)

    io: 字符串,路径对象(pathlib.Path或py._path.local.LocalPath)

    文件类对象 ,pandas Excel 文件或 xlrd 工作簿。该字符串可能是一个URL。URL包括http,ftp,s3和文件。例如,本地文件可写成file://localhost/path/to/workbook.xlsx

    sheet_name :字符串,int,字符串/整数的混合列表或None,默认为0

    表名用字符串表示,索引表位置用整数表示;字符串/整数列表用于请求多个表;没有设置时将会自动获取所有表;

    可行的调用方式:

    Defaults : 第一页作为数据文件

    1 :第二页作为数据文件

    “Sheet1” :第一页作为数据文件

    [0,1,“SEET5”] :第一、第二和第五作为作为数据文件

    None :所有表为作为数据文件

    sheetname : 字符串,int,字符串/整数的混合列表或None,默认为0

    从版本 0.21.0:以后用 sheet_name 代替

    header : 整型,或者整型列表,默认为0

    行(0-索引)用于解析的DataFrame的列标签。如果一个整数列表被传递,那么这些行位置将被合并成一个多索引。如果没有标题,请使用None。

    skiprows :类列表

    开始时跳过的行(0索引)

    skip_footer : 整型, 默认为 0

    结束时的行(0-索引)

    index_col : 整型, 整型列表, 默认 None

    列(0索引)用作DataFrame的行标签。 如果没有这样的列,则传递无。 如果传递一个列表,这些列将被组合成一个MultiIndex。 如果使用usecols选择数据子集,则index_col基于该子集。

    names : 类似数组,默认无

    要使用的列名列表。如果文件没有标题行,那么您应该显式地通过header=None。

    converters : 字典 , 默认 None

    在某些列中转换值的函数的命令。键可以是整数或列标签,值是接受一个输入参数的函数,Excel单元格内容,并返回转换后的内容。

    dtype : 类型名称或dict的列-》其他类型,默认None

    数据或列的数据类型。 例如。 {‘a’:np.float64,’b’:np.int32}使用对象保存Excel中存储的数据,而不解释dtype。 如果指定了转换器,则将应用INSTEAD进行dtype转换。

    true_values : 列表, 默认 None

    值视为Ture

    0.19.0版中的新功能。

    false_values : 列表, 默认 None

    值视为False

    0.19.0版中的新功能。

    parse_cols : 整型或者列表, 默认为 None

    自0.21.0版后不推荐使用:改为使用usecols。

    usecols : 整型或者列表, 默认为 None

    如果为None,则解析所有列,

    如果为int,则某列将被解析

    如果为ints,则列表要解析的列号列表将使用

    如果为字符串表示逗号分隔的Excel列字母和列范围列表(例如“A:E”或“A,C,E:F”)。 范围包括边界两个。

    squeeze : 布尔, 默认为 False

    如果解析的数据只包含一列,则返回一个Series

    na_values : 标量,字符串,列表类,或字典,默认None

    某些字符串可以识别为 NA / NaN。 默认情况下,以下值将被解释为NaN:

    ”,’#N / A’,’#N / AN / A’,’#NA’,’-1.#IND’,’1.#QNAN’, ‘-NNN’,

    ‘-nan’,’1.#IND’,’1.#QNAN’,’N/A’,’NA’,’NULL’,’NaN’,’n / a’,’nan ‘, ‘null’ 。

    thousands : 字符串, 默认为 None

    将字符串列解析为数字的数千个分隔符。请注意,此参数仅是在Excel中作为文本存储的列所必需的,无论显示格式如何,任何数字列都将自动解析。

    keep_default_na : 布尔, 默认为True

    如果指定了na_values,并且keep_default_na为False,那么默认的NaN值将被重写

    verbose :布尔, 默认为 False

    显示列表中除去数字列,NA值的数量

    engine: 字符串, 默认为 None

    如果io不是缓冲区或路径,则必须将其设置为标识io。 可接受的值是None或xlrd

    convert_float : 布尔, 默认为 True

    将积分浮点数转换为int(即1.0 - > 1)。 如果为False,则所有数字数据都将作为浮点数读取:Excel将所有数字作为浮点数在内部存储

    2. to_excel

    to_excel方法定义:

    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=None)

    excel_writer : 字符串或ExcelWriter 对象

    文件路径或现有的ExcelWriter

    sheet_name :字符串,默认“Sheet1”

    将包含DataFrame的表的名称。

    na_rep : 字符串,默认‘ ’

    缺失数据表示方式

    float_format : 字符串,默认None

    格式化浮点数的字符串

    columns : 序列,可选

    要编写的列

    header : 布尔或字符串列表,默认为Ture。

    写出列名。如果给定字符串列表,则假定它是列名称的别名。

    index :布尔,默认的Ture

    写行名(索引)

    index_label : 字符串或序列,默认为None。

    如果需要,可以使用索引列的列标签。如果没有给出,标题和索引为true,则使用索引名称。如果数据文件使用多索引,则需使用序列。

    startrow :

    左上角的单元格行来转储数据框

    startcol :

    左上角的单元格列转储数据帧

    engine : 字符串,默认没有

    使用写引擎 - 您也可以通过选项io.excel.xlsx.writer,io.excel.xls.writer和io.excel.xlsm.writer进行设置。

    merge_cells : 布尔,默认为Ture

    编码生成的excel文件。 只有xlwt需要,其他编写者本地支持unicode。

    inf_rep : 字符串,默认“正”

    无穷大的表示(在Excel中不存在无穷大的本地表示)

    freeze_panes : 整数的元组(长度2),默认为None。

    指定要冻结的基于1的最底部行和最右边的列

    展开全文
  • img_to_excel.zip

    2019-08-04 19:08:15
    有没有想过通过改变excel单元格来制作成图片呢? 那就试试这个小程序,可以把用excel制作成图片。
  • 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

    Python 读写 Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。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=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=None,comment=None,skip_footer=0,skipfooter=0,convert_float=True,mangle_dupe_cols=True,**kwds)
    

     

    常用参数:

    • io:文件路径

      io = r’C:\Users\ss\Desktop\ppp.xlsx’

    • sheetname:表名,单表、多表、全部表

      sheetname = None # 读取全部表,得到 OrderDict:key为表名,value为 DataFrame

      sheetname = 1 / “Sheet1” # 读取单个表,返回 DataFrame

      sheetname = [0, 1] / [“Sheet1”, “Sheet2”] # 读取多表,返回一个OrderDict

    • header:指定列名行

    • names:设置列名,必须是list类型,且长度和列数一致

      names = [“Name”, “Number”, “Score”]

    • usecols:使用的行

      usecols = range(1, 3) # 使用 [1, 3) 行,不包括第 3 行

      usecols = [4, 7] # 使用 4和7 行

    • skiprows:指定跳过的行数(不读取的行数)

      shiprows = 4 # 跳过前 4 行,会把首行列名也跳过

      skiprows = [1, 2, 4] # 跳过 1,2,4 行

      skiprows = range(1, 10) # 跳过 [1,10) 行,不包括第10行,可以留下首行列名

    • skipfooter:指定省略尾部的行数,必须为整数

      skipfooter = 4 # 跳过尾部 4 行

    • index_col:指定列为索引列,索引从 0 开始

      index_col = 1

      index_col = “名称”

    # 读取多个表
    import pandas as pd
    order_dict = pd.read_excel(r'C:\Users\sss\Desktop\test.xlsx',header=0, usecols=[2, 3] names=["Name", "Number"], sheet_name=["Sheet1", "Sheet2"], skiprows=range(1, 10), skipfooter=4)
    for sheet_name, df in order_dict.items():
        print(sheet_name)
        print(df)
    

    2. DataFrame.to_excel

    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=None)
    

     

    常用参数:

    • excel_writer:文件路径,不存在会自动生成

    • sheet_name=“Sheet1”:指定写的表

    • columns=None:指定输出某些列

      columns = [“Name”, “Number”]

    • header=True:是否保存头行列名

    • index=True:是否保存索引列

    • startcol=0:起始行

    • merge_cells=True:是否合并单元格

    • encoding=None:指定编码,常用 utf-8

    • float_format=None:浮点数保存的格式,默认保存为字符串

      float_format=’%.2f’ # 保存为浮点数,保留2位小数

    • engine=None:保存格式,指定io.excel.xlsx.writer、 io.excel.xls.writerio.excel.xlsm.writer.

    # 简单示例
    df.to_excel(r'C:\Users\sss\Desktop\test.xlsx', columns=["Name", "Number"], encoding="utf8")

     3. 官方API

    https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.22/generated/pandas.read_excel.html#pandas.read_excel

    展开全文
  • pd.read_excel()和 pd.to_excel() 参数详解

    千次阅读 2021-01-19 15:32:59
    pandas.read_excel(io,sheet_name = 0,header = 0,names = None,index_col = None,usecols = None,squeeze = False,dtype = None, ...) io:字符串,文件的路径对象。 sheet_name:None、string、int、...
    pandas.read_excel(io,sheet_name = 0,header = 0,names = None,index_col = None,usecols = None,squeeze = False,dtype = None, ...

    io:字符串,文件的路径对象。


    sheet_name:None、string、int、字符串列表或整数列表,默认为0。字符串用于工作表名称,整数用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表,为None时获取所有工作表。

    对应操作
    sheet_name=0第一张作为DataFrame
    sheet_name=1第二张作为DataFrame
    sheet_name=“Sheet1”第一张作DataFrame
    sheet_name=[0,1,'Sheet5']第1页,第2页和第5页作为DataFrames的字典。

    header:指定作为列名的行,默认0,即取第一行的值为列名。数据为列名行以下的数据;若数据不含列名,则设定 header = None。


    names:默认为None,要使用的列名列表,如不包含标题行,应显示传递header=None


    index_col:指定列为索引列,默认None列(0索引)用作DataFrame的行标签。


    usecols:int或list,默认为None。

    • 如果为None则解析所有列
    • 如果为int则表示要解析的最后一列
    • 如果为int列表则表示要解析的列号列表
    • 如果字符串则表示以逗号分隔的Excel列字母和列范围列表(例如“A:E”或“A,C,E:F”)。范围包括双方。

    squeeze:boolean,默认为False,如果解析的数据只包含一列,则返回一个Series。


    dtype:列的类型名称或字典,默认为None。数据或列的数据类型。例如{'a':np.float64,'b':np.int32}使用对象保存存储在Excel中的数据而不解释dtype。如果指定了转换器,则它们将应用于dtype转换的INSTEAD。


    skiprows:省略指定行数的数据,从第一行开始。


    skipfooter:省略指定行数的数据,从尾部数的行开始。


    dtype:字典类型{'列名1':数据类型,‘列名’:数据类型},设定指定列的数据类型。

    其余参数不常使用,不做补充。

    使用to_excel()函数将DataFrame导出到excel文件

    要将单个对象写入excel文件, 我们必须指定目标文件名。如果要写入多个工作表, 则需要使用目标文件名创建一个ExcelWriter对象, 并且还需要在必须写入的文件中指定工作表。

    也可以通过指定唯一的sheet_name来写入多张纸。必须保存所有写入文件的数据的更改。

    注意:如果我们创建的ExcelWriter对象的文件名已经存在, 它将删除现有文件的内容。

    句法

    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=None) 

    参数

    • excel_writer:文件路径或现有的ExcelWriter。
    • sheet_name:它是指包含DataFrame的工作表的名称。
    • na_rep:指定要写入的表如果有空值(NAN),则需要填入的字符串。
    • float_format:这是一个可选参数, 用于格式化浮点数字符串。
    • columns:指定哪些列要写入新表。
    • header:是否把列名也写入excel表,默认为True,即写入
    • index:是否把索引也写入excel表,默认为True,即写入。
    • index_label:引用索引列的列标签。如果未指定, 并且标头和索引为True, 则使用索引名称。如果DataFrame使用MultiIndex, 则应给出一个序列。
    • startrow:默认值0。它指向转储DataFrame的左上单元格行。
    • startcol:默认值0。它指向转储DataFrame的左上方单元格列。
    • engine:这是一个可选参数, 用于写入要使用的引擎, openpyxl或xlsxwriter。
    • merge_cells:返回布尔值, 其默认值为True。它将MultiIndex和Hierarchical行写为合并的单元格。
    • encoding:这是一个可选参数, 可对生成的excel文件进​​行编码。仅对于xlwt是必需的。
    • inf_rep:它也是一个可选参数, 默认值为inf。它通常表示无穷大。
    • verbose:返回一个布尔值。它的默认值为True。
      它用于在错误日志中显示更多信息。
    • Frozen_panes:它也是一个可选参数, 用于指定要冻结的最底部一行和最右边一列。
     
     

     

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空空如也

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