这篇文章主要介绍“pandas保存数据到excel怎么操作，代码是什么”的相关知识，下面会通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“pandas保存数据到excel怎么操作，代码是什么”文章能帮助大家解决问题。

pandas 保存数据到excel,csv

pandas 保存数据比较简单

对于任意一个dataframe：

import pandas as pd
import numpy as np
 
dataframe = pd.DataFrame(data=np.random.random(size=(10, 10)))

导入到excel中

dataframe.to_excel("文件.xlsx")

导入到csv中

dataframe.to_csv("文件.csv")

更细致的操作

可以添加更多的参数，比如：

dataframe.to_excel("文件.xlsx", index=False, header=None)

• index=False，代表不会导出index，就是最左侧的那一列
• header=None，代表不会导出第一行，也就是列头

对于csv，还有常用操作：

dataframe.to_csv("文件.csv",sep=',')

sep设置分隔符，这样，每列之间会用“,”隔开，如果改为sep="$"，那么两个数据间就会用$符号隔开

将数据保存到csv或者xlsx中的最基本操作

pandas提供了非常方便的函数，能够将数据保存到cvs或者xlsx中。

import pandas as pd
import numpy as np
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
import openpyxl
pdata = pd.read_csv('tips.csv')
df = pdata.to_csv('out.csv')
print(df)

这里我首先读取tips.csv的数据放在了pdata变量中，然后使用

pdata.to_csv(‘out.csv’)将数据保存为‘out.csv’文件中。

这里只介绍这一个参数。若只填文件名，则默认是该python文件的目录下，也可以使用绝对地址。

若不填该参数，则df返回值为string类型的pdata数据。

若填该参数，pd返回值为None

pdata.to_excel('out.xlsx',sheet_name="sheetname",index=False)

• 第一个参数为保存的文件名，注意，不能为空
• sheet_name 设置excel文件脚注
• index=False 这个意思是不将索引写入到文件中

上述内容具有一定的借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考，希望能对大家有帮助，想要了解更多"pandas保存数据到excel怎么操作，代码是什么"的内容，大家可以关注群英网络的其它相关文章。