Python を使用してデータを Excel にエクスポートする方法のヒント

この記事では、Python スキルを使用して Excel をエクスポートするサンプル コードを主に紹介します。編集者がそれを参考として共有します。エディターをフォローして見てみましょう

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データ アナリストとして。次のようなニーズが満たされることがよくあります。

データベースまたは既存のテキストファイルから要件を満たすデータを抽出し、二次処理を実行します。処理されたデータは、最終的に他部門の人々が二次分析を続行できるように Excel テーブルに保存されます。

ここでは Excel が不可欠な橋渡しとして機能し、処理されたデータを 1 行ずつコピーして貼り付けることを防ぐことができます。

データ アナリストにとって Python プログラミングも必須のスキルです。データがどこから取得されるのか、どのような複雑なフィルタリング、フィルタリング、並べ替え、結合処理が必要になるのかを予測することはできません。そのため、一般的に使用されるプログラミング言語をマスターしてください。 Linux でのテキスト ファイル処理コマンドは必須のスキルです。

そのシンプルさ、クイックスタート、さまざまなオープンソースライブラリを考慮すると、Python はデータアナリストにとっての最初の選択肢であると言えます。

ここでは、数行のコードのみを必要とする、Python ベースのライブラリ レコードを使用してデータを Excel にエクスポートすることがいかに簡単であるかを見ていきます。

「本当に役立つ Python ライブラリ」でレコード ライブラリについて言及しました。

著者の Kenneth Reitz は、Python 分野で 2 人の最高のコード作成者の 1 人として知られており、多才で若く、将来有望です。

Records は、人間向けに特別に設計された SQL クエリ ライブラリで、詳細を気にする必要はありません。URL と SQL ステートメントだけで済みます。また、さまざまなクエリ結果をさまざまな形式 (CSV、XLS、JSON、HTML テーブル) にエクスポートする機能も提供します。

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'))

直接実行した後に生成される Excel 形式のテーブルは次のとおりです:

もちろん、Python には CSV ファイルを生成することもできます。これは、Python よりもはるかに簡単に使用できます。 xlsx 形式なので、サードパーティのライブラリを導入する必要はありません。

ここでレコード ライブラリを使用する最も一般的なアプリケーション シナリオの 1 つは、mysql データベースからデータを読み取り、特定の処理を行った後、データを Excel または json 関連のテキスト ファイルに保存することです。

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