Pandas esporta in Excel
In questo tutorial, ti spiegheremo due metodi per l'esportazione di un Frame di dati Pandas in un file Excel. La prima tecnica prevede invocare il "DF.to_excel () "per l'esportazione in un file Excel. Il "PD.Il metodo ExcelWriter () ӏ il secondo approccio trattato in questo articolo. Questa tecnica scrive oggetti sul foglio di calcolo di Excel e successivamente li esporta nel file Excel utilizzando il metodo "a Excel".
Esempio n. 1: utilizzo di Pandas DF.metodo to_excel ()
Per esportare il telaio dati in Excel, abbiamo bisogno di una libreria prerequisito "OpenPyxl". Questa libreria può essere installata nell'ambiente Python eseguendo il comando PIP "PIP Installa OpenPyxl".
A partire dalla sceneggiatura Python, abbiamo caricato per la prima volta la libreria Pandas. Il modulo Pandas viene importato come "PD" che è il alias per i panda. Per esportare il datagramma in Excel, dobbiamo creare principalmente un frame dati. La costruzione di dati di dati può essere ottenuta utilizzando il "PD.Metodo DataFrame () ". Il "PD.Il metodo DataFrame () "è invocato per generare dati dati con 3 colonne" lingua "," punti "e" progetti ". La colonna "Lingua" sta archiviando nomi dei linguaggi di programmazione che sono "Java", "Python", "C ++", "R", "Kotlin" e "PHP".
Abbiamo definito i valori del tipo intero per la colonna "punti" come "10", "6", "20", "15", "9" e "14". La terza colonna "progetti" ha un numero di progetti per ogni lingua che sono "11", "4", "8", "17", "6" e "5". Abbiamo archiviato questo Frame dati nell'oggetto DataFrame "Prog". Per visualizzare questo frame dati, abbiamo utilizzato il metodo "Print ()" di Python.
Possiamo eseguire lo script premendo i tasti "Enter+Shift" o facendo clic sul pulsante "Esegui file". La console Python ci mostra un frame dati con 3 colonne e 6 righe.
Il frame dati è stato creato in modo produttivo. Esportarlo nel file Excel è la prossima attività. Per impostazione predefinita, quando esportiamo un frame dati in file Excel/CSV, viene salvato nella directory di lavoro corrente del nostro ambiente Python. È inoltre possibile modificare questa impostazione fornendo un percorso specificato in cui si desidera esportare il file. Lavoreremo con le impostazioni predefinite in questa istanza.
Innanzitutto, dobbiamo vedere l'attuale directory di lavoro del nostro ambiente. Questo può essere fatto utilizzando lo script Python fornito di seguito:
Qui, abbiamo trovato la nostra attuale directory di lavoro che è "desktop". Ciò significa che i file verranno esportati nella directory desktop del nostro sistema.
Ora, per esportare il telaio dati, abbiamo un metodo “DF.to_excel () "fornito da Panda. Il metodo "To_excel ()" è invocato con il nome del frame dati che è "prog". Tra le parentesi della funzione, abbiamo specificato il nome del file Excel come "mydata" con ".Estensione XLSX ". Questo scriverà l'oggetto DataFrame "Prog" direttamente nel foglio Excel. Il file Excel verrà salvato nella nostra attuale directory di lavoro che abbiamo già assegnato come desktop.
Quando eseguiamo lo script, il frame dati verrà esportato nel file Excel sul desktop. Abbiamo aperto la directory desktop della nostra macchina e trovato un file Excel chiamato "MyData". L'apertura del file ci visualizza il frame dati che abbiamo esportato nel file "xlsx". Nell'istantanea qui allegata, puoi osservare che il nome del foglio è come "MyData" specificato.
Nell'immagine sopra, abbiamo visto che gli indici sono archiviati in una colonna. Inoltre, puoi eliminare anche le etichette delle colonne. Questo può essere fatto solo utilizzando due parametri "indice" e "intestazione".
Per impostazione predefinita, i parametri "indice" e "intestazione" sono impostati su "true". Quando non li vogliamo, cambiamo semplicemente le impostazioni predefinite in "false" per entrambi gli argomenti.
Qui, abbiamo il nostro file Excel senza una colonna indice e i titoli delle colonne.
Esempio n. 2: utilizzando Pandas PD.Metodo ExcelWriter ()
Questa dimostrazione ti insegnerà un altro metodo per esportare un telaio di dati Pandas in un file Excel.
Il programma avviato importando il toolkit Pandas nel file Python. Le funzionalità Panda sono accessibili a noi nel file Python ora. Per esportare un telaio di dati in Excel, dobbiamo prima averne uno. Il telaio di dati viene generato utilizzando il PD di Pandas.Funzione DataFrame () ". Abbiamo invocato il "PD.DataFrame () "Metodo e inizializzato il Frame Data con 4 colonne. Le etichette di colonne sono "std_id", "economia", "geografia" e "storia".
La colonna "STD_ID" sta memorizzando gli ID degli studenti come "1011", "1012", '1013 "," 1014 "e" 1015 ". I segni di 3 soggetti sono archiviati nelle colonne "Economia" con valori "98", "60", "70", "65", 87 "; "Geografia" di detenzione di valori "51", "78", "88", "97" e "56"; e "storia" che trasportano queste voci "56", "76", "78", "65" e "79". Tutte queste colonne devono avere per avere la stessa lunghezza dei valori.
Nella nostra illustrazione, la dimensione della colonna è 5. Il "PD.Metodo DataFrame () "Quando viene chiamato per creare un frame dati con questi valori, richiede un oggetto in cui può archiviare il frame dati in modo da poter tornare più tardi. Abbiamo creato un oggetto DataFrame "Report" e gli abbiamo assegnato l'output di chiamare il "PD.Metodo DataFrame () ". Per visualizzare il frame dati sullo schermo, abbiamo impiegato la funzione "print ()".
Il frame dati appena creato con 4 colonne è stato esposto sulla console Python.
Vedremo ora come salvare questo telaio di dati in un file Excel utilizzando Pandas "PD.Metodo ExcelWriter () ". Il "PD.La funzione ExcelWriter () "è invocata e tra le sue parentesi, abbiamo definito il nome del file Excel con".XLSX "Estensione come" ReportCard.XLSX ". È costruito un "negozio" variabile per archiviare il risultato di "PD.ExcelWriter () "che sarà un file Excel. Ora abbiamo un foglio Excel con il nome “ReportCard.XLSX ". Esporteremo ora il frame dati.
Per questo, il metodo Pandas “DF.to_excel () "è chiamato. Il nome del "report" di dati è aggiunto al ".Metodo to_excel () ". La variabile "Store", che sta avendo un file Excel, viene passata come parametro. Quindi, il frame dati verrà esportato nella "reportcard.File XLSX ". Per salvare il contenuto della tabella, abbiamo un metodo “DF.salva()". Viene utilizzato il metodo "Save ()" e il frame dati viene salvato correttamente nel file Excel. Tieni presente che questo file verrà salvato nella directory di lavoro attuale del nostro progetto che in questo caso è la directory "desktop".
La "reportcard.Il file XLSX ”si trova nella directory desktop della nostra macchina. Il file viene lanciato e qui vediamo che il frame dati che abbiamo creato è archiviato in questo file.
Conclusione
Questo articolo ti ha fatto conoscere due strategie per raggiungere il risultato desiderato. Sono stati discussi i due metodi di panda. La dimostrazione pratica di codici di esempio per impiegare entrambi i metodi è stata eseguita sullo strumento Spyder. Il primo esempio ha usato il "DF.TO_EXCEL () "Metodo per esportare il frame dati in un file Excel mentre la seconda illustrazione ha elaborato sul" PD.Metodo ExcelWriter () ”per archiviare il frame dati in un foglio Excel.