


Schreiben in Excel-Tabellen mit Python: Erkunden von Paket- und CSV-Optionen
Im Bereich der Datenmanipulation die Notwendigkeit, Daten nach Excel zu exportieren Tabellenkalkulationen entstehen häufig. Das Python-Ökosystem bietet eine Fülle von Paketen und Optionen für diese Aufgabe und stellt Entwickler vor die Frage: Was ist der optimale Ansatz?
xlwt und darüber hinaus: Eine Reihe von Excel-Schreibmethoden
Wenn es um Excel-Kompatibilität geht, ist xlwt ein beliebtes Paket. Wenn Sie jedoch einen breiteren Funktionsumfang benötigen, z. B. das Schreiben in ein bestimmtes Blatt oder das Formatieren von Zellen, sollten Sie die Verwendung anderer Alternativen in Betracht ziehen, einschließlich XlsXcessive oder openpyxl.
CSV: Eine durch Trennzeichen getrennte Datenalternative
CSV-Dateien (Comma-Separated Values) bieten eine einfache Option zur Datenspeicherung, unterscheiden sich darin jedoch von Excel-Tabellen Unterstützt keine Formeln oder Formatierungen. Stattdessen werden die Werte durch Kommas getrennt und in einem Tabellenformat angeordnet.
Auswahl des richtigen Ansatzes: Ein Beispielproblem
Für ein einfaches Szenario mit zwei Listen und drei Variablen Wenn das Ziel ein Layout ist, wie es im bereitgestellten Bild dargestellt ist, ist die Konvertierung der Daten in einen DataFrame mithilfe von Pandas die optimale Lösung. Pandas bietet einen umfassenden Satz an Datenbearbeitungstools und ermöglicht flexible Datenstrukturen.
Formatierungsüberlegungen: Formatieren von Zellen
Um die Genauigkeit numerischer Werte zu gewährleisten, formatieren Sie die Zellen, die list1 enthalten Werte mit wissenschaftlicher oder Zahlenformatierung. Um Kürzungen zu vermeiden, stellen Sie sicher, dass die Formatierung die gewünschte Anzahl von Dezimalstellen zulässt.
Implementierung mit DataFrame.to_excel
Der folgende Codeausschnitt demonstriert die Verwendung von DataFrame. to_excel, um die Beispieldaten in ein Excel zu schreiben Datei:
import pandas as pd l1 = [2.34, 4.346, 4.234] l2 = [2.34, 4.346, 4.234] df = pd.DataFrame({'Stimulus Time': l1, 'Reaction Time': l2}) df.to_excel('test.xlsx', sheet_name='sheet1', index=False)
Zusätzliche Hinweise
- Stellen Sie sicher, dass beide Listen die gleiche Länge haben oder ersetzen Sie fehlende Werte durch Keine.
- Wenn Auf den Zielcomputern ist keine Office-Suite verfügbar. Stellen Sie sicher, dass stattdessen die entsprechenden Python-Pakete installiert sind.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist das beste Python-Paket zum Exportieren von Daten in Excel-Tabellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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