使用Pandas的ExcelWriter操作excel的方法
更新时间：2023年11月08日 09:12:06 作者：m0_38011792
这篇文章主要介绍了使用Pandas的ExcelWriter操作excel的方法,ExcelWriter这个插件有个坑,就是已经设置好的格式是无法更改的,因此,由pandas转成excel的时候,必须将格式清除,尤其是表头的格式需要大家多多注意,本文结合示例代码讲解的非常详细,需要的朋友参考下吧
pandas ExcelWriter定制格式（定制表头、渲染颜色等，非ExcelWriter标准的创建模式）
ExcelWriter这个插件有个坑，就是已经设置好的格式是无法更改的，因此，由pandas转成excel的时候，必须将格式清除，尤其是表头的格式，代码如下：
import pandas.io.formats.excel pandas.io.formats.excel.header_style = None
标准的保存pandas表到excel的形式为：
writer = pd.ExcelWriter(output_prefix + cv_excel_file_name) df.to_excel(writer, 'Sheet1') # 这里假设df是一个pandas的dataframe writer.save() writer.close()
如果要定制输出的excel格式，那么得在to_excel和save之间添加代码：
writer = pd.ExcelWriter(output_prefix + cv_excel_file_name) df.to_excel(writer, 'Sheet1') # 这里假设df是一个pandas的dataframe # =================== add self define code here ======================= # from xlsxwriter.workbook import Workbook # from xlsxwriter.worksheet import Worksheet workbook1 = writer.book worksheets = writer.sheets worksheet1 = worksheets['Sheet1'] writer.save() writer.close()
有了相应的workbook和worksheet对象，我们就可以参照官方教程来定制我们的输出excel格式了！
我们在操作worksheet中的各自前，需要往workbook当中添加自定义格式集合：
format1 = workbook1.add_format({'bg_color': '#FFC7CE', 'font_color': '#9C0006'})
format2 = workbook1.add_format({'bold': True, 'align': 'left', 'valign': 'top', 'text_wrap': True})增：
新增格式：
bold = f.add_format({
'bold': True, # 字体加粗
'border': 1, # 单元格边框宽度
'align': 'left', # 水平对齐方式
'valign': 'vcenter', # 垂直对齐方式
'fg_color': '#F4B084', # 单元格背景颜色
'text_wrap': True, # 是否自动换行
})新增单元格数据：
//row:行， col：列， data:要写入的数据, bold:单元格的样式 worksheet1.write(row, col, data, bold)
删：
改（这里主要介绍改的方法）：
设置列宽和颜色：
yellow = workbook1.add_format({'fg_color': '#FFEE99'})
worksheet1.set_column("E:E", 16, cell_format=yellow)设置列宽（B列到AE列所有的列宽都为16）：
worksheet1.set_column("B:AE", 16)设置条件格式（令A列2到55行选出数值最大的一个‘top1’，并用format1的格式和颜色进行渲染）：
worksheet1.conditional_format('A2:A55', {'type': 'top', 'value': 1, 'format': format1})
设置行格式（更改表头格式）：
worksheet1.set_row(0, cell_format=format2)
到此这篇关于如何使用Pandas的ExcelWriter进行excel操作的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 操作excel内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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