京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧分享
今天小编就为大家分享一篇使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧心得,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
(1) 问题描述:为了更好地展示数据,Excel格式的数据文件往往比文本文件更具有优势,但是具体到python中,该如何导出数据到Excel呢?如果碰到需要导出大量数据又该如何操作呢?
本文主要解决以上两个问题。
(2)具体步骤如下:
1.第一步,安装openpyxl,
使用pip install openpyxl即可,但是在windows下安装的是2.2.6版本,但是centos自动安装的是4.1版本,(多谢海哥的提醒)。
写的代码在windows下运行没问题,但centos上却报错了,说是ew=ExcelWriter(workbook=wb)少提供一个参数,于是果断在 237服务器上我已安装2.2.6版本的,问题解决。
pip install openpyxl==2.2.6
2.第二步,哈哈,没有啦,废话不说了,直接上代码,ps,代码中包含xlwt和openpyxl的两个实现版本。
(3)扩展阅读:通过查阅资料,发现网上众说纷纭,总结起来有如下几点:
python Excel相关的操作的module lib有两组,一组是xlrd、xlwt、xlutils,另一组是openpyxl,
但是前一组(xlrd,xlwt)比较老,只能处理由Excel 97-2003 或者Excel 97 以前版本生成的xls格式的excel文件,xlwt甚至不支持07版以后的excel ,这个格式excel文件一般来说,最大只能支持256列或者65536行的excel文件。
因此面对需要导出大量数据到excel的情况,你将有如下三种选择,
(1) 换一种存储格式,如保存为CSV文件
(2) 使用openpyxl—,因为它支持对Excel 2007+ xlsx/xlsm format的处理
(3) win32 COM (Windows only)
当然,我们要直面困难了,为了更好地展示数据给产品和用户,我们依然选择的第二种。
ps,非常lucky,一番搜索后我找到了openpyxl,支持07+的excel,一直有人在维护,文档清晰易读,参照Tutorial和API文档很快就能上手,就是它了~
(4) 闲话少说,直接上代码,敬请参考
# coding:utf-8
'''
# 希望对大家有帮助哈,请多提问题
create by yaoyz
date: 2017/01/24
'''
import xlrd
import xlwt
# workbook相关
from openpyxl.workbook import Workbook
# ExcelWriter,封装了很强大的excel写的功能
from openpyxl.writer.excel import ExcelWriter
# 一个eggache的数字转为列字母的方法
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.reader.excel import load_workbook
class HandleExcel():
'''Excel相关操作类'''
def __init__(self):
self. head_row_labels = [u'学生ID',u'学生姓名',u'联系方式',u'知识点ID',u'知识点名称']
"""
function:
读出txt文件中的每一条记录,把它保存在list中
Param:
filename: 要读出的文件名
Return:
res_list: 返回的记录的list
"""
def read_from_file(self,filename):
res_list=[]
file_obj=open(filename,"r")
for line in file_obj.readlines():
res_list.append(line)
file_obj.close()
return res_list
"""
function:
读出*.xlsx中的每一条记录,把它保存在data_dic中返回
Param:
excel_name: 要读出的文件名
Return:
data_dic: 返回的记录的dict
"""
def read_excel_with_openpyxl(self, excel_name="testexcel2007.xlsx"):
# 读取excel2007文件
wb = load_workbook(filename=excel_name)
# 显示有多少张表
print "Worksheet range(s):" , wb.get_named_ranges()
print "Worksheet name(s):" , wb.get_sheet_names()
# 取第一张表
sheetnames = wb.get_sheet_names()
ws = wb.get_sheet_by_name(sheetnames[0])
# 显示表名,表行数,表列数
print "Work Sheet Titile:" ,ws.title
print "Work Sheet Rows:" ,ws.get_highest_row()
print "Work Sheet Cols:" ,ws.get_highest_column()
# 获取读入的excel表格的有多少行,有多少列
row_num=ws.get_highest_row()
col_num=ws.get_highest_column()
print "row_num: ",row_num," col_num: ",col_num
# 建立存储数据的字典
data_dic = {}
sign=1
# 把数据存到字典中
for row in ws.rows:
temp_list=[]
# print "row",row
for cell in row:
print cell.value,
temp_list.append(cell.value)
print ""
data_dic[sign]=temp_list
sign+=1
print data_dic
return data_dic
"""
function:
读出*.xlsx中的每一条记录,把它保存在data_dic中返回
Param:
records: 要保存的,一个包含每一条记录的list
save_excel_name: 保存为的文件名
head_row_stu_arrive_star:
Return:
data_dic: 返回的记录的dict
"""
def write_to_excel_with_openpyxl(self,records,head_row,save_excel_name="save.xlsx"):
# 新建一个workbook
wb = Workbook()
# 新建一个excelWriter
ew = ExcelWriter(workbook=wb)
# 设置文件输出路径与名称
dest_filename = save_excel_name.decode('utf-8')
# 第一个sheet是ws
ws = wb.worksheets[0]
# 设置ws的名称
ws.title = "range names"
# 写第一行,标题行
for h_x in range(1,len(head_row)+1):
h_col=get_column_letter(h_x)
#print h_col
ws.cell('%s%s' % (h_col, 1)).value = '%s' % (head_row[h_x-1])
# 写第二行及其以后的那些行
i = 2
for record in records:
record_list=str(record).strip().split("\t")
for x in range(1,len(record_list)+1):
col = get_column_letter(x)
ws.cell('%s%s' % (col, i)).value = '%s' % (record_list[x-1].decode('utf-8'))
i += 1
# 写文件
ew.save(filename=dest_filename)
"""
function:
测试输出Excel内容
读出Excel文件
Param:
excel_name: 要读出的Excel文件名
Return:
无
"""
def read_excel(self,excel_name):
workbook=xlrd.open_workbook(excel_name)
print workbook.sheet_names()
# 获取所有sheet
print workbook.sheet_names() # [u'sheet1', u'sheet2']
sheet2_name = workbook.sheet_names()[1]
# 根据sheet索引或者名称获取sheet内容
sheet2 = workbook.sheet_by_index(1) # sheet索引从0开始
sheet2 = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
# sheet的名称,行数,列数
print sheet2.name,sheet2.nrows,sheet2.ncols
# 获取整行和整列的值(数组)
rows = sheet2.row_values(3) # 获取第四行内容
cols = sheet2.col_values(2) # 获取第三列内容
print rows
print cols
# 获取单元格内容
print sheet2.cell(1,0).value
print sheet2.cell_value(1,0)
print sheet2.row(1)[0].value
# 获取单元格内容的数据类型
print sheet2.cell(1,0).ctype
# 通过名称获取
return workbook.sheet_by_name(u'Sheet1')
"""
function:
设置单元格样式
Param:
name: 字体名字
height: 字体高度
bold: 是否大写
Return:
style: 返回设置好的格式对象
"""
def set_style(self,name,height,bold=False):
style = xlwt.XFStyle() # 初始化样式
font = xlwt.Font() # 为样式创建字体
font.name = name # 'Times New Roman'
font.bold = bold
font.color_index = 4
font.height = height
borders= xlwt.Borders()
borders.left= 6
borders.right= 6
borders.top= 6
borders.bottom= 6
style.font = font
style.borders = borders
return style
"""
function:
按照 设置单元格样式 把计算结果由txt转变为Excel存储
Param:
dataset:要保存的结果数据,list存储
Return:
将结果保存为 excel对象中
"""
def write_to_excel(self, dataset,save_excel_name,head_row):
f = xlwt.Workbook() # 创建工作簿
# 创建第一个sheet:
# sheet1
count=1
sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1', cell_overwrite_ok=True) # 创建sheet
# 首行标题:
for p in range(len(head_row)):
sheet1.write(0,p,head_row[p],self.set_style('Times New Roman',250,True))
default=self.set_style('Times New Roman',200,False) # define style out the loop will work
for line in dataset:
row_list=str(line).strip("\n").split("\t")
for pp in range(len(str(line).strip("\n").split("\t"))):
sheet1.write(count,pp,row_list[pp].decode('utf-8'),default)
count+=1
f.save(save_excel_name) # 保存文件
def run_main_save_to_excel_with_openpyxl(self):
print "测试读写2007及以后的excel文件xlsx,以方便写入文件更多数据"
print "1. 把txt文件读入到内存中,以list对象存储"
dataset_list=self.read_from_file("test_excel.txt")
'''test use openpyxl to handle EXCEL 2007'''
print "2. 把文件写入到Excel表格中"
head_row_label=self.head_row_labels
save_name="test_openpyxl.xlsx"
self.write_to_excel_with_openpyxl(dataset_list,head_row_label,save_name)
print "3. 执行完毕,由txt格式文件保存为Excel文件的任务"
def run_main_save_to_excel_with_xlwt(self):
print " 4. 把txt文件读入到内存中,以list对象存储"
dataset_list=self.read_from_file("test_excel.txt")
'''test use xlwt to handle EXCEL 97-2003'''
print " 5. 把文件写入到Excel表格中"
head_row_label=self.head_row_labels
save_name="test_xlwt.xls"
self.write_to_excel_with_openpyxl(dataset_list,head_row_label,save_name)
print "6. 执行完毕,由txt格式文件保存为Excel文件的任务"
if __name__ == '__main__':
print "create handle Excel Object"
obj_handle_excel=HandleExcel()
# 分别使用openpyxl和xlwt将数据写入文件
obj_handle_excel.run_main_save_to_excel_with_openpyxl()
obj_handle_excel.run_main_save_to_excel_with_xlwt()
'''测试读出文件,注意openpyxl不可以读取xls的文件,xlrd不可以读取xlsx格式的文件'''
#obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2003.xls") # 错误写法
#obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2003.xls") # 错误写法
obj_handle_excel.read_excel("testexcel2003.xls")
obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2007.xlsx")
以上这篇使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧分享就是小编分享给大家的全部内容了.
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27