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pandas系列之导出为.xlsx文件(二)

发布网友 发布时间:2024-10-02 03:22

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1个回答

热心网友 时间:2024-11-06 04:23

接上一篇:pandas系列之导出为.xlsx文件(一)

本文所用表格内容如下:

商品信息表

用户购物表

5.设置编码格式

修改编码格式可以通过encoding参数进行

goods_df=pd.read_excel(r'C:\Users\viruser.v-desktop\Desktop\商品信息表.xlsx')goods_df.to_excel(excel_writer='test.xlsx',sheet_name='测试文件',index=False,columns=['分类','名称'],encoding='utf-8')6.缺失值处理

虽然数据预处理阶段已经有缺失值的处理了,但是数据分析过程中可能也会产生缺失值,所以导出时仍然需要处理缺失值。

goods_df=pd.read_excel(r'C:\Users\viruser.v-desktop\Desktop\商品信息表.xlsx')goods_df.to_excel(excel_writer='test.xlsx',sheet_name='测试文件',index=False,columns=['分类','名称'],encoding='utf-8',na_rep=0)

result:

原始表格

缺失值处理后:

7.无穷值处理

无穷值(inf)与缺失值(NaN)都是异常数据,无穷值一般是通过除数为0的方式得到的。无穷值的存在会导致数值计算报错,所以计算前先对无穷值进行处理

7.1 无穷值的生成7.1.1 正无穷值的生成print(float('inf'))

result:

inf7.1.2 负无穷值的生成print(float('-inf'))

result:

-inf7.2 无穷值替换填充goods_df=pd.read_excel(r'C:\Users\viruser.v-desktop\Desktop\商品信息表.xlsx')goods_df.to_excel(excel_writer='test.xlsx',sheet_name='测试文件',index=False,columns=['分类','名称',"销量"],encoding='utf-8',na_rep=0,inf_rep=0)

替换前:

替换后:

8.将文件导出到多个sheet

有的时候一个脚本一次会生成多个文件,可以将多个文件分别导出成多个文件,也可以将多个文件放在一个文件的不同Sheet中,这时要用到ExcelWriter()函数将多个文件分别导出到同一文件的不同Sheet中.具体示例如下:

importpandasaspdgoods_df=pd.read_excel(r'C:\Users\viruser.v-desktop\Desktop\商品信息表.xlsx')user_df=pd.read_excel(r'C:\Users\viruser.v-desktop\Desktop\用户购物表.xlsx')writer=pd.ExcelWriter('many.xlsx',engine='xlsxwriter')goods_df.to_excel(writer,sheet_name='商品')user_df.to_excel(writer,sheet_name='用户')writer.save()

result:

注:这里要安装xlsxwriter模块。

通过 pip install xlsxwriter的方式进行安装即可。

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