シンプルでわかりやすい Excel 用の pandas 作成チュートリアル。具体的なコード例が必要です。
[はじめに]
データ分析と処理において、Pandas は次のとおりです。非常に強力なツールの Python ライブラリです。特に表形式データの操作に適した、使いやすいデータ構造とデータ分析ツールを提供します。その中でも、Excel ファイルへのデータの書き込みは非常に一般的な操作です。この記事では、Pandas を使用して Excel ファイルにデータを書き込む方法と、具体的なコード例を紹介します。
[準備]
Pandas を使用する前に、まず Pandas ライブラリをインストールする必要があります。 Pandas は、次のコマンドでインストールできます:
pip install pandas
さらに、Pandas と Excel ファイル間の対話に使用される openpyxl
ライブラリもインストールする必要があります。
pip install openpyxl
[例 1: DataFrame を Excel ファイルに書き込む]data
という名前の DataFrame があり、それを Excel ファイルに書き込むとします。まず、Pandas ライブラリをインポートし、DataFrame を作成する必要があります。コード例を次に示します。
import pandas as pd # 创建DataFrame data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [22, 25, 28], '性别': ['男', '女', '男']} df = pd.DataFrame(data)
次に、to_excel
関数を使用して DataFrame を Excel ファイルに書き込むことができます。ファイルのパスを指定する必要があることに注意してください。以下は、DataFrame を Excel ファイルに書き込むコード例です。
# 将DataFrame写入Excel文件 df.to_excel('data.xlsx', index=False)
上記のコードを実行すると、DataFrame が data.xlsx
という名前の Excel ファイルに正常に書き込まれます。
[例 2: 同じ Excel ファイルに複数の DataFrame を書き込む]
同じ Excel ファイルの異なるシートに複数の DataFrame を書き込むには、ExcelWriter
と to_excel を使用できます。
達成する機能。以下はコード例です:
import pandas as pd # 创建DataFrame data1 = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [22, 25, 28], '性别': ['男', '女', '男']} data2 = {'城市': ['上海', '北京', '广州'], '职业': ['医生', '律师', '教师']} df1 = pd.DataFrame(data1) df2 = pd.DataFrame(data2) # 创建ExcelWriter对象 writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx', engine='openpyxl') # 将df1写入Sheet1 df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) # 将df2写入Sheet2 df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False) # 保存Excel文件 writer.save()
上記のコードを実行すると、2 つの DataFrame を同じ Excel ファイルの異なるシートに書き込むことができます。
[例 3: DataFrame のいくつかの列を Excel ファイルに書き込む]
DataFrame のいくつかの列を Excel ファイルに書き込むだけで済む場合があります。 to_excel
関数の columns
パラメーターを使用して、エクスポートする列を指定できます。以下はコード例です:
import pandas as pd # 创建DataFrame data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [22, 25, 28], '性别': ['男', '女', '男']} df = pd.DataFrame(data) # 将指定列写入Excel文件 df.to_excel('data.xlsx', columns=['姓名', '年龄'], index=False)
上記のコードを実行すると、data
の 2 つの列 name
と age
を次のように書き込むことができます。 Excel ファイル data.xlsx
。
[結論]
この記事では、Pandas を使用して Excel ファイルにデータを書き込む方法 (DataFrame の Excel ファイルへの書き込み、複数の DataFrame の同じ Excel ファイルへの書き込み、DataFrame のサンプル コードへの書き込みなど) を簡単に紹介します。 Excel ファイルに列を書き込む。この記事がパンダの学習に役立つことを願っています。
以上がpandas から Excel をエクスポートするためのわかりやすいガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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