將 Pandas DataFrame 轉換為 Excel 的 Python 方法

開發人員經常需要將 Pandas 的 DataFrame 匯出到 Excel。Excel 是分享和審查報告的優秀工具。Python 使用 Pandas 使這變得簡單，但使用 Aspose.Cells for Python 可以讓你擁有更多控制權。你可以直接將 DataFrame 轉換為 Excel，通過 CSV，通過 JSON，甚至將多個 DataFrame 匯出到一個文件。在本文中，你將學習如何使用四種方法將 Pandas 的 DataFrame 逐步轉換為 Excel。

為什麼使用 Aspose.Cells 將 Pandas 轉換為 Excel

Pandas 擁有內建的 toexcel() 函數。它適用於基本的匯出，但功能有限。 Aspose.Cells for Python 是開發者使用的 最佳 Python Excel 函式庫，提供完整的 Excel 引擎。它使用高可靠性讓你將 DataFrames 儲存為 Excel。你還可以處理圖表、公式、格式和大型檔案。

這篇文章將向您展示如何使用 Aspose.Cells 以不同方式將 Pandas DataFrame 匯出到 Excel。

在開始之前，請確保您已安裝以下內容：

1. 下載 Aspose.Cells for Python 從發布版本或使用 pip 安裝：

pip install aspose-cells-python

2. Pandas – 使用 pip 安裝:

pip install pandas

這兩個函式庫將允許您將 Pandas DataFrame 轉換為 Excel 檔案。

方法 1：使用 Aspose.Cells 直接將 DataFrame 轉換為 Excel

最常見的任務是將 Pandas DataFrame 直接導出到 Excel。使用 Aspose.Cells，您可以創建一本工作簿，導入 DataFrame 的值，並將其保存為 Excel 文件。

按照以下步驟將 DataFrame 轉換為 Excel：

1. 建立一個範例數據集。
2. 初始化一個空的 Excel 工作簿。
3. 訪問工作簿中的第一個工作表。
4. 將 DataFrame 的列名稱插入到 Excel 單元格中。
5. 循環遍歷數據框中的每一行並將值放入單元格中。
6. 將最終工作簿導出為 Excel 文件。

以下的程式碼範例顯示如何直接將 Pandas 轉換為 Excel：

import aspose.cells as ac
import pandas as pd

# 第 1 步：創建一個示例 DataFrame
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 32, 18, 47],
    'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Berlin']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 步驟 2：創建一個新的工作簿
wb = ac.Workbook()

# 步驟 3：獲取第一個工作表
worksheet = wb.worksheets[0]

# 步驟 4：獲取儲存格集合
cells = worksheet.cells

# 步驟 5：將 DataFrame 列名稱寫入 Excel
rowindex = 0
colindex = 0
for column in df:
    cell = cells.get(rowindex, colindex)
    cell.put_value(df[column].name)
    colindex += 1

# 步驟 6：將 DataFrame 行寫入 Excel
for index, row in df.iterrows():
    rowindex += 1
    colindex = 0
    cell = cells.get(rowindex, colindex)
    cell.put_value(row["name"])
    colindex += 1
    cell = cells.get(rowindex, colindex)
    cell.put_value(row["age"])
    colindex += 1
    cell = cells.get(rowindex, colindex)
    cell.put_value(row["city"])
    colindex += 1

# 步驟 7：將資料框儲存為 Excel
wb.save("direct_df_to_excel.xlsx")

這段代碼將 Pandas DataFrame 儲存到指定位置的 Excel 文件中。您可以更改路徑以匹配您的系統。

此方法讓您完全控制如何將 Pandas DataFrame 數據寫入 Excel。這是使用 Aspose.Cells 將 DF 轉換為 Excel 的最直接方式。

方法 2：通過 CSV 將 DataFrame 轉換為 Excel

另一個簡單的方法是先將您的 Pandas DataFrame 保存為 CSV，然後使用 Aspose.Cells 將該 CSV 文件轉換為 Excel。當您的過程已經生成 CSV 輸出而您仍然需要一個乾淨的 Excel 文件時，這是非常有用的。

請按照以下步驟通過 CSV 將 DataFrame 轉換為 Excel：

1. Build sample data.
2. 使用 Pandas 的 tocsv() 方法將 DataFrame 保存為 CSV。
3. 打開 CSV 文件作為工作簿。
4. 將工作簿導出為 .xlsx 文件。

以下代碼示例顯示如何通過 CSV 將 Pandas 轉換為 Excel：

import aspose.cells as ac
import pandas as pd

# 步驟 1：創建一個示例 DataFrame
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 32, 18, 47],
    'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Berlin']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 步驟 2：將 DataFrame 儲存為 CSV
df.to_csv("temp.csv", index=False)

# 步驟 3：使用 Aspose.Cells 載入 CSV 文件
wb = ac.Workbook("temp.csv")

# 步驟 4：另存為 Excel 檔案
wb.save("df_via_csv.xlsx")

這種方法首先創建一個 CSV 檔案，然後將其轉換為 Excel。它確保即使您的管道已經依賴 CSV 檔案，您的 Pandas 到 Excel 轉換仍然可以正常運作。

當您想要迅速從 CSV 轉換為 Excel，同時保持 Pandas 和 Aspose.Cells 的靈活性時，請使用此方法。

方法 3：透過 JSON 將 DataFrame 轉換為 Excel

許多 API 使用 JSON。您也可以將 JSON 傳遞給 Aspose.Cells 來建立 Excel 工作表。此方法首先將 Pandas DataFrame 轉換為 JSON，然後將該 JSON 載入 Excel 作為表格。它保持您的 pandas 到 Excel 的匯出乾淨且可靠。在您希望對標頭和資料類型進行嚴格控制時，它也會有所幫助。

請遵循以下步驟：

1. 建立示範的範例數據。
2. 呼叫 df.tojson(orient='records') 以進行轉換。
3. 初始化 Workbook() 類別物件並獲取第一個工作表。
4. 啟用 arrayastable 以進行正確的表格導入。
5. 呼叫 JsonUtility.importdata() 方法以將 JSON 匯入工作表單元格。
6. 將最終文件寫入 .xlsx。

以下代碼範例顯示了如何通過 JSON 將 Pandas 數據框轉換為 Excel：

import pandas as pd
from aspose.cells.utility import JsonUtility, JsonLayoutOptions
from aspose.cells import Workbook, Worksheet, Cells

# 創建一個範例 pandas DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']}
        	
df = pd.DataFrame(data)

# 將 pandas DataFrame 轉換為 JSON
json_string = df.to_json(orient='records')

workbook = Workbook()

# 獲取第一張工作表
worksheet = workbook.worksheets[0]

# 獲取單元格
cells = worksheet.cells

options = JsonLayoutOptions()
unit = JsonUtility()

# 流程作為表格
options.array_as_table = True

# 將 JSON 數據導入工作表，從第 0 行、第 0 列開始。
unit.import_data(json_string, cells, 0, 0, options)

# 另存為 Excel 檔案
workbook.save("df_via_json.xlsx")

orient='records' 產生一個物件的列表。每個物件將鍵映射到列名。 arrayastable=True 告訴 Aspose.Cells 將數組視為一個具有標題的正確表格。導入器從 A1 開始將值寫入單元格。這為您在 Excel 提供了一個可預測的佈局。

方法 4：將多個 DataFrame 匯出到 Excel 工作表

您可以將多個 Pandas DataFrame 寫入單個 Excel 檔案。每個 DataFrame 將放入各自的工作表。此方法為報告和分組表提供了乾淨的 pandas 到 Excel 的匯出。

請按照以下步驟操作：

1. 創建一個函數，將多個 DataFrame 寫入多個工作表。
2. 初始化一個新的工作簿。
3. 為每個 DataFrame 添加一個工作表，並根據 sheetnames 命名它。
4. 將欄位名稱放在第一行。
5. 遍歷 DataFrame 元組並寫入單元格值。
6. 使用 workbook.save() 方法導出為 XLSX。

以下代碼範例顯示如何將多個 Pandas DataFrame 匯出到 Excel 工作表：

import pandas as pd
from aspose.cells import Workbook, WorksheetCollection, SaveFormat

def write_multiple_dataframes_to_excel(dataframes, sheet_names, output_path):
    """
    Write multiple DataFrames to multiple sheets in an Excel file
    :param dataframes: List of pandas.DataFrame
    :param sheet_names: List of sheet names (same length as dataframes)
    :param output_path: Output Excel file path
    """
    # 建立一個空白工作簿
    workbook = Workbook()

    # 可選：如果不需要請移除預設的空白工作表
    # workbook.worksheets.removeat(0)

   for df, name in zip(dataframes, sheet_names):
        # 添加新的工作表
        worksheet = workbook.worksheets.add(name)
        cells = worksheet.cells

        # 寫下標題
       for col_idx, col_name in enumerate(df.columns):
            cells.get(0, col_idx).put_value(str(col_name))

        # Write row data
       for row_idx, row in enumerate(df.itertuples(index=False), start=1):
           for col_idx, value in enumerate(row):
                cells.get(row_idx, col_idx).put_value(value)

    # 另存為 Excel 檔案
    workbook.save(output_path, SaveFormat.XLSX)

# 創建兩個 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    "Name": ["Alice", "Bob"],
    "Age": [25, 30]
})

df2 = pd.DataFrame({
    "Product": ["Book", "Pen"],
    "Price": [10.5, 1.99]
})

# 寫入 Excel
write_multiple_dataframes_to_excel(
    dataframes=[df1, df2],
    sheet_names=["People", "Products"],
    output_path="MultiDataFrame.xlsx"
)

該函數將每個 DataFrame 與一個工作表名稱配對。它在第 0 行寫入標題，並從第 1 行寫入數據。Aspose.Cells 以強類型寫入單元格的值。最終的 XLSX 文件保持您的表格清晰並準備好共享。

獲取免費許可證

評估 Aspose.Cells for Python via .NET，無限制。請從 license page 申請免費臨時授權。在您的程式碼中應用此授權以移除評估限制。測試每一個功能，包括 DF 到 Excel、圖表、公式和大型文件。

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請利用這些資源來增強您的知識並提高您的理解。

• Aspose.Cells 官方文件
• API 參考資料
• 免費在線 Excel 工具
• 開發者教程和指南

結論

您已經學會了使用 Aspose.Cells for Python 將 Pandas DataFrame 匯出到 Excel 的各種方法。您可以直接保存 DataFrame，使用 CSV，使用 JSON，或將多個 DataFrame 寫入一個檔案。每種方法都簡單、快速且可靠。如果您正在尋找超越 Pandas 的進階 Excel 功能，Aspose.Cells 是正確的選擇。在您的下一個項目中試試它，並完全控制地從 Pandas 轉移到 Excel。

如果您有任何問題，請訪問我們的 free support forum。我們將很高興為您提供幫助。

請參閱

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