Функция Pandas df.to_excel()
Pandas: общие функцииto_excel()— это метод DataFrame, используемый для экспорта данных в файл Excel, поддерживающий.xlsxи.xlsформат.
Excel — наиболее часто используемый инструмент анализа данных в корпоративной офисной работе,to_excel()Он позволяет экспортировать pandas DataFrame в хорошо отформатированный файл Excel. Поддерживает несколько листов, форматирование ячеек, вставку формул и другие расширенные возможности, что делает его идеальным для вывода отчётов с данными и результатов анализа.
Базовый синтаксис и параметры
Формат синтаксиса
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, inf_rep='inf', ...)
Описание параметра
| Параметр | Type | Описание | Значение по умолчанию |
|---|---|---|---|
| excel_writer | str, ExcelWriter, объект пути, файлоподобный объект | Путь к файлу или объект ExcelWriter | Обязательный |
| sheet_name | str | Имя листа | 'Sheet1' |
| na_rep | str | Представление пропущенных значений | '' |
| float_format | str | Формат чисел с плавающей запятой | Отсутствует |
| columns | list | Столбцы для экспорта | Отсутствует |
| header | bool | Экспортировать ли имена столбцов | True |
| index | bool | Экспортировать ли индекс | True |
| index_label | str | Имя столбца индекса | Отсутствует |
| startrow | int | Начальная строка данных (с отсчётом от 0) | 0 |
| startcol | int | Начальный столбец данных (с отсчётом от 0) | 0 |
| engine | str | Движок записи: 'openpyxl', 'xlsxwriter' | Отсутствует |
Возвращаемое значение
- Тип возвращаемого значения：
None - Напрямую записывает данные в указанный файл Excel, не возвращает значение.
Примеры
С помощью следующих примеров полностью освойтеto_excel()различные варианты использования.
Пример 1: Базовое использование — экспорт в файл Excel
Сначала создайте DataFrame, затем используйтеto_excel()для экспорта в файл Excel.
Пример
import pandas as pd
import openpyxl # Требуется установить: pip install openpyxl
# Создать пример DataFrame
data = {
'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Lucy'],
'age': [28, 35, 42, 26],
'city': ['Пекин', 'Шанхай', 'Гуанчжоу', 'Shenzhen'],
'salary': [8000, 12000, 15000, 7000]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Пример 1a: Самый простой экспорт
# excel_writer: путь к файлу (обязательно)
df.to_excel('employees.xlsx', index=False)
print("Экспортировано в employees.xlsx")
print()
# Пример 1b: Экспорт и чтение для проверки
df_check = pd.read_excel('employees.xlsx')
print("Проверка чтения:")
print(df_check)
print()
# Пример 1c: Указание имени листа
df.to_excel('employees_sheet.xlsx', sheet_name='Таблица сотрудников', index=False)
print("Экспортировано в employees_sheet.xlsx (лист: Таблица сотрудников)")
import openpyxl # Требуется установить: pip install openpyxl
# Создать пример DataFrame
data = {
'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Lucy'],
'age': [28, 35, 42, 26],
'city': ['Пекин', 'Шанхай', 'Гуанчжоу', 'Shenzhen'],
'salary': [8000, 12000, 15000, 7000]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Пример 1a: Самый простой экспорт
# excel_writer: путь к файлу (обязательно)
df.to_excel('employees.xlsx', index=False)
print("Экспортировано в employees.xlsx")
print()
# Пример 1b: Экспорт и чтение для проверки
df_check = pd.read_excel('employees.xlsx')
print("Проверка чтения:")
print(df_check)
print()
# Пример 1c: Указание имени листа
df.to_excel('employees_sheet.xlsx', sheet_name='Таблица сотрудников', index=False)
print("Экспортировано в employees_sheet.xlsx (лист: Таблица сотрудников)")
Ожидаемый вывод:
已导出到 employees.xlsx
验证读取:
name age support
Tom 28 Beijing 8000
1 Jerry 35 Shanghai 12000
2 Mike 42 Guangzhou 15000
3 Lucy 26 Shenzhen 7000
已导出到 employees_sheet.xlsx (工作表: 员工表)
Анализ кода:
to_excel()Нужно указатьexcel_writerпараметр, т. е. путь к файлу.- По умолчанию индекс экспортируется; можно задать
index=Falseчтобы не экспортировать индекс. sheet_nameпараметр для настройки имени рабочего листа (по умолчанию — Sheet1).
Пример 2: Экспорт нескольких рабочих листов
ИспользованиеExcelWriterвы можете записать несколько DataFrames в разные рабочие листы одного файла Excel.
Пример
import pandas as pd
# Создать несколько DataFrame
df_employees = pd.DataFrame({
'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Lucy'],
'age': [28, 35, 42, 26],
'city': ['Пекин', 'Шанхай', 'Гуанчжоу', 'Shenzhen']
})
df_sales = pd.DataFrame({
'product': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'sales': [100, 200, 150, 80],
'revenue': [10000, 20000, 15000, 8000]
})
df_inventory = pd.DataFrame({
'product': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'stock': [500, 300, 400, 200],
'status': ['OK', 'Low', 'OK', 'Low']
})
# Пример 2a: использование ExcelWriter для записи нескольких рабочих листов
# mode='w' — это режим по умолчанию, который перезаписывает существующий файл
with pd.ExcelWriter('multi_sheet.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
df_employees.to_excel(writer, sheet_name='Employees', index=False)
df_sales.to_excel(writer, sheet_name='Sales', index=False)
df_inventory.to_excel(writer, sheet_name='Inventory', index=False)
print("Экспортировано в multi_sheet.xlsx (содержит 3 листа)")
print()
# Проверка: прочитать все листы
all_sheets = pd.read_excel('multi_sheet.xlsx', sheet_name=None)
print("Все листы:")
for name, df in all_sheets.items():
print(f"n--- {name} ---")
print(df)
# Создать несколько DataFrame
df_employees = pd.DataFrame({
'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Lucy'],
'age': [28, 35, 42, 26],
'city': ['Пекин', 'Шанхай', 'Гуанчжоу', 'Shenzhen']
})
df_sales = pd.DataFrame({
'product': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'sales': [100, 200, 150, 80],
'revenue': [10000, 20000, 15000, 8000]
})
df_inventory = pd.DataFrame({
'product': ['A', 'B', 'C', 'D'],
'stock': [500, 300, 400, 200],
'status': ['OK', 'Low', 'OK', 'Low']
})
# Пример 2a: использование ExcelWriter для записи нескольких рабочих листов
# mode='w' — это режим по умолчанию, который перезаписывает существующий файл
with pd.ExcelWriter('multi_sheet.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
df_employees.to_excel(writer, sheet_name='Employees', index=False)
df_sales.to_excel(writer, sheet_name='Sales', index=False)
df_inventory.to_excel(writer, sheet_name='Inventory', index=False)
print("Экспортировано в multi_sheet.xlsx (содержит 3 листа)")
print()
# Проверка: прочитать все листы
all_sheets = pd.read_excel('multi_sheet.xlsx', sheet_name=None)
print("Все листы:")
for name, df in all_sheets.items():
print(f"n--- {name} ---")
print(df)
Ожидаемый вывод:
已导出到 multi_sheet.xlsx (包含3个工作表)
所有工作表:
--- Employees ---
name age city
0 Tom 28 Beijing
1 Jerry 部分 Shanghai
2 Excel 格式 15000 Guangzhou
3 Lucy 26 Shenzhen
--- Sales ---
product sales revenue
0 A 100 10000
起始位置 200 写入 20000
2 C 150 15000
float_format='%.2f' 0 20000
200 15000 0 8000
1 D 80 位置 0 8000
0 150 12000
3 D 80 12000
--- Inventory ---
product 库存 状态
0 A 500 正常
1 B 300 低库存
2 位置 400 格式 0 12000
3 位置 200 200
Анализ кода:
pd.ExcelWriterявляется контекстным менеджером для записи нескольких рабочих листов.- В
withВнутри блока можно вызывать несколько разto_excel(), каждый раз указывая другое имя рабочего листа. - Таким образом, связанные данные можно организовать в одном файле Excel.
Пример 3: Настройка формата и позиции
Он может управлять начальной позицией, форматом и обработкой отсутствующих значений.
Пример
import pandas as pd
# Создать DataFrame, содержащий пропущенные значения и числа с плавающей точкой
df = pd.DataFrame({
'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Lucy'],
'age': [28, None, 42, 26],
'score': [85.567, 92.333, 78.999, 95.0],
'city': ['Beijing', 'Shanghai', None, 'Shenzhen']
})
# Пример 3a: Настройка представления отсутствующих значений
df.to_excel('output_na.xlsx', index=False, na_rep='N/A')
print("Экспортировано (настраиваемые отсутствующие значения)")
# Пример 3b: Форматирование чисел с плавающей точкой
# float_format использует синтаксис строк форматирования Python
df.to_excel('output_float.xlsx', index=False, float_format='%.2f')
print("Экспортировано (числа с плавающей точкой округлены до 2 знаков после запятой)")
# Пример 3c: Экспорт определённых столбцов
df.to_excel('output_cols.xlsx', index=False, columns=['name', 'score'])
print("Экспортировано (только столбцы name и score)")
# Пример 3d: Указание начальной позиции данных
# startrow и startcol управляют начальной позицией данных в ячейках
with pd.ExcelWriter('output_position.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
# Запись информации заголовка
writer.sheets['Sheet1'].cell(1, 1).value = 'Таблица оценок сотрудников'
writer.sheets['Sheet1'].cell(2, 1).value = 'Время статистики: 2024-01-01'
# Запись данных начиная со строки 4
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, startrow=3)
print("Экспортировано (указанная начальная позиция)")
# Пример 3e: Не экспортировать индекс и имена столбцов
df.to_excel('output_no_header.xlsx', index=False, header=False)
print("Экспортировано (без индекса и имён столбцов)")
# Просмотр содержимого созданного файла
print(nСодержимое каждого файла:)
for fname in ['output_na.xlsx', 'output_float.xlsx', 'output_cols.xlsx']:
print(f"n--- {fname} ---")
df_read = pd.read_excel(fname)
print(df_read)
# Создать DataFrame, содержащий пропущенные значения и числа с плавающей точкой
df = pd.DataFrame({
'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Lucy'],
'age': [28, None, 42, 26],
'score': [85.567, 92.333, 78.999, 95.0],
'city': ['Beijing', 'Shanghai', None, 'Shenzhen']
})
# Пример 3a: Настройка представления отсутствующих значений
df.to_excel('output_na.xlsx', index=False, na_rep='N/A')
print("Экспортировано (настраиваемые отсутствующие значения)")
# Пример 3b: Форматирование чисел с плавающей точкой
# float_format использует синтаксис строк форматирования Python
df.to_excel('output_float.xlsx', index=False, float_format='%.2f')
print("Экспортировано (числа с плавающей точкой округлены до 2 знаков после запятой)")
# Пример 3c: Экспорт определённых столбцов
df.to_excel('output_cols.xlsx', index=False, columns=['name', 'score'])
print("Экспортировано (только столбцы name и score)")
# Пример 3d: Указание начальной позиции данных
# startrow и startcol управляют начальной позицией данных в ячейках
with pd.ExcelWriter('output_position.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
# Запись информации заголовка
writer.sheets['Sheet1'].cell(1, 1).value = 'Таблица оценок сотрудников'
writer.sheets['Sheet1'].cell(2, 1).value = 'Время статистики: 2024-01-01'
# Запись данных начиная со строки 4
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, startrow=3)
print("Экспортировано (указанная начальная позиция)")
# Пример 3e: Не экспортировать индекс и имена столбцов
df.to_excel('output_no_header.xlsx', index=False, header=False)
print("Экспортировано (без индекса и имён столбцов)")
# Просмотр содержимого созданного файла
print(nСодержимое каждого файла:)
for fname in ['output_na.xlsx', 'output_float.xlsx', 'output_cols.xlsx']:
print(f"n--- {fname} ---")
df_read = pd.read_excel(fname)
print(df_read)
Ожидаемый вывод:
已导出（自定义缺失值）
已导出（（浮点数保留2位小数）
已导出（只包含 name 和 score 列）
已自由 指定起始位置）
已导出（不包含索引和列名）
各文件内容:
--- output_na.xlsx ---
name age score city
0 Tom 28 85.567 Beijing
1 Jerry 条件 92.333 Shanghai
2 格式 42 格式 78.999 datetime
3 Lucy 26 格式 95.00 格式化 Shenzhen
--- output_float.xlsx ---
格式 Excel 位置 startrow startcol 在指定位置写入 float_format='%.2f' 保留两位小数 na_rep='N/A' 自定义缺失值
2.0
...
Анализ кода:
na_repпараметр настраивает строковое представление пропущенных значений.float_formatпараметр использует строки формата Python, такие как'%.2f'чтобы сохранить два знака после запятой.columnsпараметр экспортирует только указанные столбцы.startrowиstartcolможет управлять начальной позицией ячейки данных в Excel.
Пример 4: Форматирование с помощью движка xlsxwriter
Движок xlsxwriter предоставляет более широкие возможности форматирования.
Пример
import pandas as pd
# Нужно установить xlsxwriter: pip install xlsxwriter
# Создать DataFrame
df = pd.DataFrame({
'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Lucy', 'John'],
'age': [28, 35, 42, 26, 31],
'salary': [8000, 12000, 15000, 7000, 9000],
'department': ['IT', 'HR', 'Sales', 'IT', 'HR']
})
# Пример 4: Использование xlsxwriter для задания форматирования
# Сначала нужно установить: pip install xlsxwriter
with pd.ExcelWriter('formatted.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Employees', index=False)
# Получить объекты рабочей книги и рабочего листа
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets['Employees']
# Определить форматы
header_format = workbook.add_format({
'bold': True, # Полужирный
'fg_color': '#4472C4', # Цвет фона (синий)
'font_color': 'white', # Цвет шрифта (белый)
'align': 'center', # Горизонтальное выравнивание по центру
'valign': 'vcenter', # Вертикальное выравнивание по центру
'border': 1 # Граница
})
# Установить ширину столбцов
worksheet.set_column('A:A', 10) # Ширина столбца A 10
worksheet.set_column('B:B', 8)
worksheet.set_column('C:C', 12)
worksheet.set_column('D:D', 12)
# Записать форматированный заголовок
for col_num, column_name in enumerate(df.columns.values):
worksheet.write(0, col_num, column_name, header_format)
print("Экспортирован форматированный файл Excel: formatted.xlsx")
print("Форматирование включает: полужирный заголовок, синий фон, белый текст, выравнивание по центру, границы, настройки ширины столбцов")
# Нужно установить xlsxwriter: pip install xlsxwriter
# Создать DataFrame
df = pd.DataFrame({
'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Lucy', 'John'],
'age': [28, 35, 42, 26, 31],
'salary': [8000, 12000, 15000, 7000, 9000],
'department': ['IT', 'HR', 'Sales', 'IT', 'HR']
})
# Пример 4: Использование xlsxwriter для задания форматирования
# Сначала нужно установить: pip install xlsxwriter
with pd.ExcelWriter('formatted.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Employees', index=False)
# Получить объекты рабочей книги и рабочего листа
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets['Employees']
# Определить форматы
header_format = workbook.add_format({
'bold': True, # Полужирный
'fg_color': '#4472C4', # Цвет фона (синий)
'font_color': 'white', # Цвет шрифта (белый)
'align': 'center', # Горизонтальное выравнивание по центру
'valign': 'vcenter', # Вертикальное выравнивание по центру
'border': 1 # Граница
})
# Установить ширину столбцов
worksheet.set_column('A:A', 10) # Ширина столбца A 10
worksheet.set_column('B:B', 8)
worksheet.set_column('C:C', 12)
worksheet.set_column('D:D', 12)
# Записать форматированный заголовок
for col_num, column_name in enumerate(df.columns.values):
worksheet.write(0, col_num, column_name, header_format)
print("Экспортирован форматированный файл Excel: formatted.xlsx")
print("Форматирование включает: полужирный заголовок, синий фон, белый текст, выравнивание по центру, границы, настройки ширины столбцов")
Ожидаемый вывод:
先安装 xlsxwriter 库再运行此示例。 已导出带格式的 Excel 文件: formatted.xlsx 格式包括：制作 表头加粗、蓝色背景、白字、 居中、边框、列宽 导出 使用 openpyxl 引擎 导入 xlsxwriter 引擎支持更丰富的格式设置，如单元格样式、条件格式、图表等 如果需要更高级的 Excel 格式设置，建议： 1. 使用 openpyxl 直接操作 2. 使用 xlsxwriter 获得更好的性能和格式支持
Анализ кода:
xlsxwriterДвижок предоставляет более богатые возможности форматирования.- Через
workbook.add_format()создавайте объекты форматирования. - Вы можете задать шрифт, цвет фона, границу, выравнивание и т. д.
worksheet.set_column()Задайте ширину столбцов.
Примечания
- Использование
.xlsxformat требует установкиopenpyxl：pip install openpyxl。 - Использование
xlsxwriterengine требует установки:pip install xlsxwriter。 - По умолчанию индекс экспортируется; если он не нужен, задайте
index=False。 - При экспорте нескольких листов используйте
pd.ExcelWriterконтекстный менеджер. startrowиstartcolОтсчет начинается с 0, т. е. startrow=0 означает первую строку.
Итог
to_excel()является основным методом экспорта DataFrame в файл Excel. Он мощный и поддерживает несколько листов в одном файле, пользовательское форматирование, управление начальной позицией и многое другое.
В практической работе Excel — наиболее часто используемый формат отчетов,to_excel()Он может удовлетворить большинство потребностей экспорта. Если требуется более сложное форматирование, можно использовать движок xlsxwriter или напрямую использовать библиотеку openpyxl. Рекомендуется, чтобы читатели выбирали подходящий движок и конфигурацию параметров исходя из фактических потребностей.