详解pandas.DataFrame.to_excel()（将数据框写入Excel文件）函数使用方法

pandas.DataFrame.to_excel()的作用和使用方法

pandas.DataFrame.to_excel()是pandas库中的一个函数，用于将DataFrame数据写入Excel文件中。该函数需要至少指定一个参数，即Excel文件的文件名和路径。同时，还可以根据需要配置一些参数，如Sheet名称、数据存储位置、列的排序方式、数据格式等。下面我们来详细讲解pandas.DataFrame.to_excel()的使用方法和实现过程。

语法结构：

pandas.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
)

参数说明：

参数	说明
excel_writer	Excel文件名或路径，支持本地文件、网路链接、内存中的二进制文本流等格式
sheet_name	Sheet名称，默认为'Sheet1'
na_rep	缺失值的表示形式，默认为''
float_format	浮点数的格式，如'%.2f'，默认为None
columns	列名的排序方式，默认为None
header	是否在第一行写入列名，默认为True
index	是否在第一列写入行名，默认为True
index_label	行名的标签，默认为None
startrow	数据写入的起始行，默认为0
startcol	数据写入的起始列，默认为0
engine	写入Excel文件的引擎，默认为None（由文件扩展名自动推断）
merge_cells	是否合并单元格，默认为True
encoding	文件编码，如'utf-8'，默认为None
inf_rep	Infinity（正无穷）的表示形式，默认为'inf'
verbose	是否显示日志信息，默认为True
freeze_panes	Sheet的冻结窗口位置（如'A2'），默认为None

实例1：将DataFrame数据保存到本地Excel文件中

import pandas as pd

data = {
    '编号': ['001', '002', '003', '004', '005'],
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
    '年龄': [22, 25, 21, 24, 23],
    '性别': ['男', '女', '女', '男', '女'],
    '成绩': [90, 87, 95, 84, 92]}

df = pd.DataFrame(data)

df.to_excel('student.xlsx', index=False, sheet_name='Sheet1')

# 参数说明
# index=False表示去掉行索引
# sheet_name='Sheet1'表示保存到Sheet1中

在本地生成一个Excel文件student.xlsx，数据如下：

编号  姓名  年龄  性别  成绩
001 张三  22  男   90
002 李四  25  女   87
003 王五  21  女   95
004 赵六  24  男   84
005 钱七  23  女   92

实例2：将DataFrame数据保存到网络Excel文件中

将数据保存到网络Excel文件中，主要涉及到文件的网络传输，需要指定Excel文件的URL、用户名和密码等信息。

import pandas as pd

url = 'https://your_excel_url'
user = 'your_user_name'
password = 'your_password'
data = {
    '编号': ['001', '002', '003', '004', '005'],
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
    '年龄': [22, 25, 21, 24, 23],
    '性别': ['男', '女', '女', '男', '女'],
    '成绩': [90, 87, 95, 84, 92]}

df = pd.DataFrame(data)

sheet_name = 'Sheet1'
writer = pd.ExcelWriter(url, engine='openpyxl')
df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

writer.save()

# 参数说明
# engine='openpyxl'写入Excel文件的引擎，内置的仅支持本地文件
# index=False表示去掉行索引

注意

在使用pandas.DataFrame.to_excel()函数将数据写入Excel文件时，需要注意以下几点：

1. 如果数据量较大，建议采用追加的方式写入Excel文件，避免一次写入过多数据导致内存溢出，参考语句：df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False, startrow=startrow, startcol=startcol)

2. 如果数据中包含多个Sheet，需要循环写入Sheet，参考语句：for sheet_name, sheet_data in data_to_save.items(): sheet_data.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

3. 如果Excel文件已存在，需要注意直接写入可能会覆盖原有数据，建议先读取已有数据，再将新数据写入Excel文件。参考代码：

   import openpyxl
   from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
   
   wb = openpyxl.load_workbook(filename)
   ws = wb.active
   
   df = pd.DataFrame(...)
   for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=False):
       ws.append(r)
   
   wb.save(filename)

最后，我们已经可以熟练使用pandas.DataFrame.to_excel()函数将DataFrame数据写入Excel文件中，使数据使用更加方便和直观。