Exportação de pandas para o Excel
Neste tutorial, explicaremos a vocês dois métodos para exportar um quadro de dados de pandas para um arquivo do Excel. A primeira técnica envolve invocar o “df.to_excel () ”para exportar para um arquivo do Excel. O “PD.Método Excelwriter () ”é a segunda abordagem abordada neste artigo. Esta técnica grava objetos na planilha do Excel e depois os exporta para o arquivo do Excel, utilizando o método "To Excel".
Exemplo # 1: Utilizando pandas df.Método to_excel ()
Para exportar o DataFrame para o Excel, precisamos de uma biblioteca de pré -requisito "OpenPyxl". Esta biblioteca pode ser instalada no ambiente Python, executando o comando pip “pip install openpyxl”.
Começando com o script Python, primeiro carregamos a biblioteca de pandas. O módulo Pandas é importado como "PD", que é o alias para os pandas. Para exportar o datagrama para o Excel, temos que criar principalmente um quadro de dados. A construção de dados de dados pode ser alcançada utilizando o “PD.DataFrame () ”Método. O “PD.O método DataFrame () ”é chamado para gerar dados de dados com 3 colunas“ idioma ”,“ pontos ”e“ projetos ”. A coluna "Idioma" está armazenando nomes das linguagens de programação que são "java", "python", "c ++", "r", "kotlin" e "php".
Definimos valores do tipo inteiro para a coluna "Pontos" como "10", "6", "20", "15", "9" e "14". A terceira coluna "Projetos" tem número de projetos para cada idioma que é "11", "4", "8", "17", "6" e "5". Armazenamos esse quadro de dados no objeto DataFrame "prog". Para visualizar esse quadro de dados, empregamos o método "print ()" do Python.
Podemos executar o script pressionando as teclas "Enter+Shift" juntas ou clicando no botão "Executar arquivo". O console python nos mostra um quadro de dados com 3 colunas e 6 linhas.
O DataFrame foi criado produtivamente. Exportá -lo para o arquivo do Excel é a próxima tarefa. Por padrão, quando exportamos um arquivo DataFrame para o Excel/CSV, ele é salvo no diretório de trabalho atual do nosso ambiente Python. Você também pode alterar essa configuração fornecendo um caminho especificado onde deseja exportar o arquivo. Trabalharemos com as configurações padrão nesta instância.
Primeiro, precisamos ver o diretório de trabalho atual do nosso ambiente. Isso pode ser feito utilizando o script python fornecido abaixo:
Aqui, encontramos nosso diretório de trabalho atual, que é "desktop". Isso significa que os arquivos serão exportados para o diretório de desktop do nosso sistema.
Agora, para exportar o DataFrame, temos um método “DF.to_excel () ”fornecido pelos pandas. O método "to_excel ()" é invocado com o nome do DataFrame, que é "prog". Entre os parênteses da função, especificamos o nome do arquivo do Excel como "mydata" com o ".Extensão XLSX ”. Isso escreverá o objeto DataFrame "prog" diretamente na folha do Excel. O arquivo do Excel será salvo em nosso diretório de trabalho atual, que já alocamos como desktop.
Quando executamos o script, o DataFrame será exportado para o arquivo do Excel na área de trabalho. Abrimos o diretório de desktop de nossa máquina e encontramos um arquivo do Excel chamado "MyData". A abertura do arquivo nos exibe o quadro de dados que exportamos para o arquivo "xlsx". No instantâneo anexado aqui, você pode observar que o nome da folha é especificado "mydata".
Na imagem acima, vimos que os índices são armazenados em uma coluna. Além disso, você pode eliminar os rótulos das colunas também. Isso pode ser feito apenas usando dois parâmetros "índice" e "cabeçalho".
Por padrão, os parâmetros "índice" e "cabeçalho" estão definidos como "true". Quando não os queremos, simplesmente alteramos as configurações padrão para "false" para ambos os argumentos.
Aqui, temos nosso arquivo do Excel sem uma coluna de índice e os títulos das colunas.
Exemplo # 2: Utilizando Pandas PD.Método Excelwriter ()
Esta demonstração ensinará outro método de exportar um quadro de dados de pandas para um arquivo do Excel.
O programa começou importando o kit de ferramentas de pandas no arquivo python. Os recursos de pandas são acessíveis para nós no arquivo python agora. Para exportar um quadro de dados para o Excel, primeiro precisamos ter um. O DataFrame é gerado utilizando o Pandas “PD.DataFrame () ”função. Invocamos o “PD.DataFrame () ”Método e inicializou o DataFrame com 4 colunas. Os rótulos da coluna são "std_id", "economia", "geografia" e "história".
A coluna "std_id" está armazenando os IDs dos alunos como "1011", "1012", '1013 "," 1014 "e" 1015 ". As marcas de três indivíduos são armazenadas em colunas "economia" com valores "98", "60", "70", "65", 87 "; “Geografia” segurando valores “51”, “78”, “88”, “97” e “56”; e "História" carregando essas entradas "56", "76", "78", "65" e "79". Todas essas colunas devem ter o mesmo comprimento de valores.
Em nossa ilustração, o tamanho da coluna é 5. O “PD.DataFrame () ”Método Quando chamado para criar um DataFrame com esses valores, requer um objeto onde ele possa armazenar o DataFrame para que possamos voltar a ele mais tarde. Criamos um objeto DataFrame "Relatório" e atribuímos a saída de chamando o "PD.DataFrame () ”Método. Para visualizar o quadro de dados na tela, empregamos a função "print ()".
O recém -criado DataFrame com 4 colunas foi exibido no console Python.
Agora veremos como salvar esse quadro de dados em um arquivo do Excel utilizando pandas “PD.Excelwriter () ”Método. O “PD.A função Excelwriter () ”é invocada e entre seus parênteses, definimos o nome do arquivo do Excel com o“.Extensão XLSX ”como“ RelatórioCard.xlsx ”. Uma "loja" variável é construída para armazenar o resultado de "PD.Excelwriter () ”, que será um arquivo do Excel. Agora, temos uma planilha do Excel com o nome “RelatórioCard.xlsx ”. Vamos exportar o quadro de dados para ele agora.
Para isso, o método pandas “df.to_excel () ”é chamado. O nome do DataFrame "Relatório" é anexado ao ".to_excel () ”método. A variável "armazenamento", que está tendo um arquivo do Excel, é passada como um parâmetro. Portanto, o DataFrame será exportado no “RelatórioCard.arquivo xlsx ”. Para salvar o conteúdo da tabela, temos um método “df.salvar()". O método "Save ()" é empregado e o DataFrame é salvo com sucesso no arquivo do Excel. Lembre -se de que este arquivo será salvo no diretório de trabalho atual do nosso projeto, que neste caso é o diretório "desktop".
O “RelatórioCard.O arquivo xlsx ”é encontrado no diretório de desktop de nossa máquina. O arquivo é iniciado e aqui vemos que o DataFrame que criamos é armazenado neste arquivo.
Conclusão
Este artigo fez você familiarizado com duas estratégias para alcançar o resultado desejado. Os dois métodos de pandas foram discutidos. A demonstração prática de códigos de exemplo para empregar ambos os métodos foi realizada na ferramenta Spyder. O primeiro exemplo usou o “df.Método to_excel () ”para exportar o DataFrame para um arquivo do Excel enquanto a segunda ilustração elaborou o“ PD.Método Excelwriter () ”para armazenar o DataFrame em uma folha do Excel.