toexcel


Nametoexcel JSON
Version 1.0.3 PyPI version JSON
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home_pagehttps://github.com/gary714/toexcel
Summary多场景数据转换至 Excel 表格工具。
upload_time2024-12-16 09:12:53
maintainerNone
docs_urlNone
authorgary
requires_pythonNone
licenseMIT
keywords execl
VCS
bugtrack_url
requirements openpyxl pandas numpy xlwt XlsxWriter
Travis-CI No Travis.
coveralls test coverage No coveralls.
            Excel 数据导出工具 toexcel
==========================

- 在数据分析和报告制作中,将数据导出到 ``Excel`` 表格是一种常见需求。

- 与控制台输出相比,``Excel`` 表格提供了更加直观和易于操作的界面。

- 在一些特定场景下,如需要对数据进行进一步编辑或提交给他人时,将数据以 ``Excel`` 格式呈现是非常必要的。

功能特性
--------

- **支持直接生成 ``Excel`` 表格**。依托 ``Openpyxl`` 库作为底层实现,可灵活处理 ``Excel`` 文件的生成与编辑。

- **结合 ``Pandas`` 强大的数据处理能力**。在处理大量数据时,通过 ``Pandas`` 进行快速操作,并可以直接导出至 ``Excel`` 文件中。

使用场景举例
------------

- **自动设置列宽**:根据内容自动调整单元格的列宽,以适应不同长度的数据显示需求。

- **数据格式化**:预先定义好单元格样式和格式,确保导出后的数据符合阅读习惯和美观标准。

- **个性化定制**:支持通过简单配置来满足具体的文件命名、表格布局等个性化需求。

开始使用
--------

一般场景生成 Excel 表格
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

- 如果您想要创建一个开头直接是数据行不包含字段名(即没有表头)的 ``Excel`` 文件,可以按照以下示例操作:

  .. code:: bash

     from toexcel.pyxl import create_excel

     create_excel(
         filename="test.xlsx",
         rows=[
             [0, 1, 2],
             [3, 4, 5],
             [6, 7, 8]
         ]
     )

- 上述代码会生成一个如图所示的无表头 ``Excel`` 文件。

- 若需要在数据上方添加一行作为字段名或称作表头,可参照下面代码示例进行操作:

  .. code:: bash

     from toexcel.pyxl import create_excel

     create_excel(
         filename="test.xlsx",
         field_names=["num1", "num2", "num3"],
         rows=[
             [0, 1, 2],
             [3, 4, 5],
             [6, 7, 8]
         ]
     )

- 以这种方式生成的 ``Excel`` 文件将会包含您指定的字段名。

- 若需创建后缀名为 ``.xls`` 的 ``Excel`` 表格,您需要更改导入的模块名,并按照如下方式调用函数:

  .. code:: bash

     from toexcel.pyxlwt import create_excel

     create_excel(
         filename="test.xls",
         field_names=["num1", "num2", "num3"],
         rows=[
             [0, 1, 2],
             [3, 4, 5],
             [6, 7, 8]
         ]
     )

- 请注意,在调用函数时,确保文件名参数 ``filename`` 的后缀与所需的格式相匹配。

使用 pandas2excel 函数将 DataFrame 导出到 Excel 文件
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

- 在数据分析和数据管理的过程中,经常需要将处理后的结果以表格形式呈现和共享。

- ``Pandas`` 是 ``Python`` 中一个强大的数据处理工具集,它提供了简洁的 ``API`` 来处理和分析结构化数据。

- 在某些情况下,特别是当涉及到大规模数据集时,我们可能需要将 ``Pandas`` 数据框( ``DataFrame`` )导出到 ``Excel`` 格式以便进一步的分享和使用。

- 以下是一个使用 ``Pandas`` 将数据导出为 ``Excel`` 表格的示例。

- 此示例演示了如何创建一个包含个人信息(姓名、年龄、城市)的简单数据集,并利用自定义函数 ``pandas2excel()`` 将其写入 ``Excel`` 文件中:

  .. code:: 

     import pandas as pd
     from toexcel.pd2xl import pandas2excel

     data = {
         "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
         "Age": [24, 27, 22],
         "City": ["New York New York New York", "Los Angeles", "Chicago"]
     }

     df = pd.DataFrame(data)
     pandas2excel(
         filename="test.xlsx",
         df=df,
         header=False,
         engine="xlsxwriter"
     )

注意事项
--------

- 确保在使用本工具前已正确安装了所有必要的依赖库。

- 在传递给函数的数据中,字段名称和每一行数据都应以列表形式提供。

- 如果遇到任何问题或需要技术支持,请参阅相关文档或联系我们。

- 通过遵循上述说明,您可以轻松地根据自己的需求生成标准格式的 ``Excel`` 表格。我们致力于持续优化用户体验,并欢迎任何形式的反馈和建议。

            

Raw data

            {
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    "author_email": "mepmb@sina.com",
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\u6587\u4ef6\u7684\u751f\u6210\u4e0e\u7f16\u8f91\u3002\r\n\r\n- **\u7ed3\u5408 ``Pandas`` \u5f3a\u5927\u7684\u6570\u636e\u5904\u7406\u80fd\u529b**\u3002\u5728\u5904\u7406\u5927\u91cf\u6570\u636e\u65f6\uff0c\u901a\u8fc7 ``Pandas`` \u8fdb\u884c\u5feb\u901f\u64cd\u4f5c\uff0c\u5e76\u53ef\u4ee5\u76f4\u63a5\u5bfc\u51fa\u81f3 ``Excel`` \u6587\u4ef6\u4e2d\u3002\r\n\r\n\u4f7f\u7528\u573a\u666f\u4e3e\u4f8b\r\n------------\r\n\r\n- **\u81ea\u52a8\u8bbe\u7f6e\u5217\u5bbd**\uff1a\u6839\u636e\u5185\u5bb9\u81ea\u52a8\u8c03\u6574\u5355\u5143\u683c\u7684\u5217\u5bbd\uff0c\u4ee5\u9002\u5e94\u4e0d\u540c\u957f\u5ea6\u7684\u6570\u636e\u663e\u793a\u9700\u6c42\u3002\r\n\r\n- **\u6570\u636e\u683c\u5f0f\u5316**\uff1a\u9884\u5148\u5b9a\u4e49\u597d\u5355\u5143\u683c\u6837\u5f0f\u548c\u683c\u5f0f\uff0c\u786e\u4fdd\u5bfc\u51fa\u540e\u7684\u6570\u636e\u7b26\u5408\u9605\u8bfb\u4e60\u60ef\u548c\u7f8e\u89c2\u6807\u51c6\u3002\r\n\r\n- **\u4e2a\u6027\u5316\u5b9a\u5236**\uff1a\u652f\u6301\u901a\u8fc7\u7b80\u5355\u914d\u7f6e\u6765\u6ee1\u8db3\u5177\u4f53\u7684\u6587\u4ef6\u547d\u540d\u3001\u8868\u683c\u5e03\u5c40\u7b49\u4e2a\u6027\u5316\u9700\u6c42\u3002\r\n\r\n\u5f00\u59cb\u4f7f\u7528\r\n--------\r\n\r\n\u4e00\u822c\u573a\u666f\u751f\u6210 Excel \u8868\u683c\r\n~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~\r\n\r\n- \u5982\u679c\u60a8\u60f3\u8981\u521b\u5efa\u4e00\u4e2a\u5f00\u5934\u76f4\u63a5\u662f\u6570\u636e\u884c\u4e0d\u5305\u542b\u5b57\u6bb5\u540d\uff08\u5373\u6ca1\u6709\u8868\u5934\uff09\u7684 ``Excel`` \u6587\u4ef6\uff0c\u53ef\u4ee5\u6309\u7167\u4ee5\u4e0b\u793a\u4f8b\u64cd\u4f5c\uff1a\r\n\r\n  .. code:: bash\r\n\r\n     from toexcel.pyxl import create_excel\r\n\r\n     create_excel(\r\n         filename=\"test.xlsx\",\r\n         rows=[\r\n             [0, 1, 2],\r\n             [3, 4, 5],\r\n             [6, 7, 8]\r\n         ]\r\n     )\r\n\r\n- \u4e0a\u8ff0\u4ee3\u7801\u4f1a\u751f\u6210\u4e00\u4e2a\u5982\u56fe\u6240\u793a\u7684\u65e0\u8868\u5934 ``Excel`` \u6587\u4ef6\u3002\r\n\r\n- \u82e5\u9700\u8981\u5728\u6570\u636e\u4e0a\u65b9\u6dfb\u52a0\u4e00\u884c\u4f5c\u4e3a\u5b57\u6bb5\u540d\u6216\u79f0\u4f5c\u8868\u5934\uff0c\u53ef\u53c2\u7167\u4e0b\u9762\u4ee3\u7801\u793a\u4f8b\u8fdb\u884c\u64cd\u4f5c\uff1a\r\n\r\n  .. code:: bash\r\n\r\n     from toexcel.pyxl import create_excel\r\n\r\n     create_excel(\r\n         filename=\"test.xlsx\",\r\n         field_names=[\"num1\", \"num2\", \"num3\"],\r\n         rows=[\r\n             [0, 1, 2],\r\n             [3, 4, 5],\r\n             [6, 7, 8]\r\n         ]\r\n     )\r\n\r\n- \u4ee5\u8fd9\u79cd\u65b9\u5f0f\u751f\u6210\u7684 ``Excel`` \u6587\u4ef6\u5c06\u4f1a\u5305\u542b\u60a8\u6307\u5b9a\u7684\u5b57\u6bb5\u540d\u3002\r\n\r\n- \u82e5\u9700\u521b\u5efa\u540e\u7f00\u540d\u4e3a ``.xls`` \u7684 ``Excel`` \u8868\u683c\uff0c\u60a8\u9700\u8981\u66f4\u6539\u5bfc\u5165\u7684\u6a21\u5757\u540d\uff0c\u5e76\u6309\u7167\u5982\u4e0b\u65b9\u5f0f\u8c03\u7528\u51fd\u6570\uff1a\r\n\r\n  .. code:: bash\r\n\r\n     from toexcel.pyxlwt import create_excel\r\n\r\n     create_excel(\r\n         filename=\"test.xls\",\r\n         field_names=[\"num1\", \"num2\", \"num3\"],\r\n         rows=[\r\n             [0, 1, 2],\r\n             [3, 4, 5],\r\n             [6, 7, 8]\r\n         ]\r\n     )\r\n\r\n- \u8bf7\u6ce8\u610f\uff0c\u5728\u8c03\u7528\u51fd\u6570\u65f6\uff0c\u786e\u4fdd\u6587\u4ef6\u540d\u53c2\u6570 ``filename`` \u7684\u540e\u7f00\u4e0e\u6240\u9700\u7684\u683c\u5f0f\u76f8\u5339\u914d\u3002\r\n\r\n\u4f7f\u7528 pandas2excel \u51fd\u6570\u5c06 DataFrame \u5bfc\u51fa\u5230 Excel \u6587\u4ef6\r\n~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~\r\n\r\n- \u5728\u6570\u636e\u5206\u6790\u548c\u6570\u636e\u7ba1\u7406\u7684\u8fc7\u7a0b\u4e2d\uff0c\u7ecf\u5e38\u9700\u8981\u5c06\u5904\u7406\u540e\u7684\u7ed3\u679c\u4ee5\u8868\u683c\u5f62\u5f0f\u5448\u73b0\u548c\u5171\u4eab\u3002\r\n\r\n- ``Pandas`` \u662f ``Python`` \u4e2d\u4e00\u4e2a\u5f3a\u5927\u7684\u6570\u636e\u5904\u7406\u5de5\u5177\u96c6\uff0c\u5b83\u63d0\u4f9b\u4e86\u7b80\u6d01\u7684 ``API`` \u6765\u5904\u7406\u548c\u5206\u6790\u7ed3\u6784\u5316\u6570\u636e\u3002\r\n\r\n- \u5728\u67d0\u4e9b\u60c5\u51b5\u4e0b\uff0c\u7279\u522b\u662f\u5f53\u6d89\u53ca\u5230\u5927\u89c4\u6a21\u6570\u636e\u96c6\u65f6\uff0c\u6211\u4eec\u53ef\u80fd\u9700\u8981\u5c06 ``Pandas`` \u6570\u636e\u6846\uff08 ``DataFrame`` \uff09\u5bfc\u51fa\u5230 ``Excel`` \u683c\u5f0f\u4ee5\u4fbf\u8fdb\u4e00\u6b65\u7684\u5206\u4eab\u548c\u4f7f\u7528\u3002\r\n\r\n- \u4ee5\u4e0b\u662f\u4e00\u4e2a\u4f7f\u7528 ``Pandas`` \u5c06\u6570\u636e\u5bfc\u51fa\u4e3a ``Excel`` \u8868\u683c\u7684\u793a\u4f8b\u3002\r\n\r\n- \u6b64\u793a\u4f8b\u6f14\u793a\u4e86\u5982\u4f55\u521b\u5efa\u4e00\u4e2a\u5305\u542b\u4e2a\u4eba\u4fe1\u606f\uff08\u59d3\u540d\u3001\u5e74\u9f84\u3001\u57ce\u5e02\uff09\u7684\u7b80\u5355\u6570\u636e\u96c6\uff0c\u5e76\u5229\u7528\u81ea\u5b9a\u4e49\u51fd\u6570 ``pandas2excel()`` \u5c06\u5176\u5199\u5165 ``Excel`` \u6587\u4ef6\u4e2d\uff1a\r\n\r\n  .. code:: \r\n\r\n     import pandas as pd\r\n     from toexcel.pd2xl import pandas2excel\r\n\r\n     data = {\r\n         \"Name\": [\"Alice\", \"Bob\", \"Charlie\"],\r\n         \"Age\": [24, 27, 22],\r\n         \"City\": [\"New York New York New York\", \"Los Angeles\", \"Chicago\"]\r\n     }\r\n\r\n     df = pd.DataFrame(data)\r\n     pandas2excel(\r\n         filename=\"test.xlsx\",\r\n         df=df,\r\n         header=False,\r\n         engine=\"xlsxwriter\"\r\n     )\r\n\r\n\u6ce8\u610f\u4e8b\u9879\r\n--------\r\n\r\n- \u786e\u4fdd\u5728\u4f7f\u7528\u672c\u5de5\u5177\u524d\u5df2\u6b63\u786e\u5b89\u88c5\u4e86\u6240\u6709\u5fc5\u8981\u7684\u4f9d\u8d56\u5e93\u3002\r\n\r\n- \u5728\u4f20\u9012\u7ed9\u51fd\u6570\u7684\u6570\u636e\u4e2d\uff0c\u5b57\u6bb5\u540d\u79f0\u548c\u6bcf\u4e00\u884c\u6570\u636e\u90fd\u5e94\u4ee5\u5217\u8868\u5f62\u5f0f\u63d0\u4f9b\u3002\r\n\r\n- \u5982\u679c\u9047\u5230\u4efb\u4f55\u95ee\u9898\u6216\u9700\u8981\u6280\u672f\u652f\u6301\uff0c\u8bf7\u53c2\u9605\u76f8\u5173\u6587\u6863\u6216\u8054\u7cfb\u6211\u4eec\u3002\r\n\r\n- \u901a\u8fc7\u9075\u5faa\u4e0a\u8ff0\u8bf4\u660e\uff0c\u60a8\u53ef\u4ee5\u8f7b\u677e\u5730\u6839\u636e\u81ea\u5df1\u7684\u9700\u6c42\u751f\u6210\u6807\u51c6\u683c\u5f0f\u7684 ``Excel`` \u8868\u683c\u3002\u6211\u4eec\u81f4\u529b\u4e8e\u6301\u7eed\u4f18\u5316\u7528\u6237\u4f53\u9a8c\uff0c\u5e76\u6b22\u8fce\u4efb\u4f55\u5f62\u5f0f\u7684\u53cd\u9988\u548c\u5efa\u8bae\u3002\r\n",
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