Tipps zum Exportieren von Daten nach Excel mit Python

In diesem Artikel wird hauptsächlich der Beispielcode zum Exportieren von Excel mithilfe von Python-Kenntnissen vorgestellt. Der Herausgeber findet ihn recht gut, daher werde ich ihn jetzt mit Ihnen teilen und als Referenz verwenden. Folgen wir dem Editor, um einen Blick darauf zu werfen

In diesem Artikel wird der Beispielcode zum Exportieren von Excel mit Python-Kenntnissen vorgestellt, der sofort verwendet werden kann. Schreiben Sie ihn auf und teilen Sie ihn mit allen

Als Datenanalyst stößt man häufig auf die folgenden Bedürfnisse.

Extrahieren Sie Daten, die den Anforderungen entsprechen, aus der Datenbank oder vorhandenen Textdateien und führen Sie eine Sekundärverarbeitung durch. Die verarbeiteten Daten werden schließlich in einer Excel-Tabelle gespeichert, damit Mitarbeiter in anderen Abteilungen die Sekundäranalyse fortsetzen können.

Excel dient hier als unverzichtbare Brücke. Entsprechende Tools und Methoden können verhindern, dass wir die verarbeiteten Daten Zeile für Zeile kopieren und einfügen.

Python-Programmierung ist auch eine wesentliche Fähigkeit für einen Datenanalysten. Sie können nie vorhersagen, woher Ihre Daten kommen und welche komplexe Filterung, Filterung, Sortierung und Kombinationsverarbeitung sie durchlaufen müssen, also beherrschen Sie eine Programmierung Sprache und häufig verwendete Textdateiverarbeitungsbefehle unter Linux sind wesentliche Kenntnisse.

Angesichts seiner Einfachheit, des schnellen Starts und der verschiedenen Open-Source-Bibliotheken kann man sagen, dass Python die erste Wahl für Datenanalysten ist.

Hier sehen Sie, wie einfach es ist, Daten mithilfe der Python-basierten Bibliotheksdatensätze nach Excel zu exportieren, wofür nur wenige Codezeilen erforderlich sind.

Ich habe die Datensatzbibliothek in „Eine wirklich nützliche Python-Bibliothek“ erwähnt.

Der Autor Kenneth Reitz gilt als einer der beiden besten Code-Autoren im Python-Bereich. Er ist vielseitig, jung und vielversprechend.

Records ist eine SQL-Abfragebibliothek, die speziell für Menschen entwickelt wurde. Sie kann mit verschiedenen relationalen Back-End-Datenbanken verbunden werden. Sie müssen sich nur um eine URL und eine SQL-Anweisung kümmern . Es bietet auch die Funktion, verschiedene Abfrageergebnisse in verschiedene Formate (CSV, XLS, JSON, HTML-Tabellen) zu exportieren.

import records

rows = [
  {"x": 1, "y": 2},
  {"x": 2, "y": 3},
  {"x": 3, "y": 4},
  {"x": 4, "y": 5}
]
results = records.RecordCollection(iter(rows))
with open('demo.xlsx', 'wb') as f:
  f.write(results.export('xlsx'))

Die nach der direkten Ausführung generierte Tabelle im Excel-Format lautet wie folgt:

Natürlich, CSV kann auch als Datei generiert werden. Python verfügt über eine CSV-Verarbeitungsbibliothek, die viel einfacher zu verwenden ist als das XLSX-Format und keine Einführung von Bibliotheken von Drittanbietern erfordert.

Eines der häufigsten Anwendungsszenarien für die Verwendung der Datensatzbibliothek besteht darin, Daten aus der MySQL-Datenbank zu lesen und die Daten nach einer bestimmten Verarbeitung in Excel- oder JSON-bezogenen Textdateien zu speichern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTipps zum Exportieren von Daten nach Excel mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!