以下df数据如何计算写入到excel对应的位置中？

hahadaxiao

以下df数据如何：按年份、种类统计后写到excel中

1. import pandas as pd
   
2. buycount = pd.DataFrame([['苹果',9000],['香蕉',4000],['梨子',2000],['菠萝',3000]],columns=['种类','购入数量'])
   
3. data = [['苹果','2022-02-09',300],
   
4.         ['苹果','2022-02-25',150],
   
5.         ['苹果','2022-09-05',550],
   
6.         ['苹果','2022-09-29',154],
   
7.         ['苹果','2023-01-29',354],
   
8.         ['苹果','2023-04-19',950],
   
9.         ['菠萝','2022-09-29',250],
   
10.         ['梨子','2023-09-20',350],
    
11.         ['香蕉','2022-07-29',650],
    
12.         ['菠萝','2023-12-22',900]]
    
13. columns = ['种类','时间','卖出数量']
    
14. df1 = pd.DataFrame(data=data,columns=columns)
    
15. print(df1)

复制代码

isdkz

你可以按照以下步骤将DataFrame数据写入到Excel的指定位置：

1. 首先，你需要导入 pandas 库：

1. import pandas as pd
   

复制代码

2. 定义要写入的DataFrame数据：

1. buycount = pd.DataFrame([['苹果',9000],['香蕉',4000],['梨子',2000],['菠萝',3000]],columns=['种类','购入数量'])
   
2. data = [['苹果','2022-02-09',300],
   
3.          ['苹果','2022-02-25',150],
   
4.          ['苹果','2022-09-05',550],
   
5.          ['苹果','2022-09-29',154],
   
6.          ['苹果','2023-01-29',354],
   
7.          ['苹果','2023-04-19',950],
   
8.          ['菠萝','2022-09-29',250],
   
9.          ['梨子','2023-09-20',350],
   
10.          ['香蕉','2022-07-29',650],
    
11.          ['菠萝','2023-12-22',900]]
    
12. columns = ['种类','时间','卖出数量']
    
13. df1 = pd.DataFrame(data=data,columns=columns)
    

复制代码

3. 创建一个Excel写入对象，并将DataFrame数据写入到指定位置：

1. # 创建Excel写入对象
   
2. writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
   
3. 
   
4. # 将buycount DataFrame写入到Excel的A1单元格
   
5. buycount.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=0, startcol=0, index=False)
   
6. 
   
7. # 将df1 DataFrame写入到Excel的A4单元格
   
8. df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=3, startcol=0, index=False)
   
9. 
   
10. # 保存Excel文件
    
11. writer.save()
    

复制代码

这样， buycount  DataFrame将被写入到Excel的A1单元格， df1  DataFrame将被写入到Excel的A4单元格。你可以根据需要调整 startrow 和 startcol 参数来指定DataFrame在Excel中的起始位置。

陶远航

要将按年份和种类统计后的数据写入到 Excel 文件中，您可以使用 Pandas 库的功能。以下是一个示例代码，演示了如何实现这一目标：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 原始数据
   
4. pdbuycount = pd.DataFrame([['苹果',9000],['香蕉',4000],['梨子',2000],['菠萝',3000]], columns=['种类','购入数量'])
   
5. data = [['苹果','2022-02-09',300],['苹果','2022-02-25',150],['苹果','2022-09-05',550],['苹果','2022-09-29',154],['苹果','2023-01-29',354],['苹果','2023-04-19',950],['菠萝','2022-09-29',250],['梨子','2023-09-20',350],['香蕉','2022-07-29',650],['菠萝','2023-12-22',900]]
   
6. columns = ['种类','时间','卖出数量']
   
7. df1 = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
   
8. 
   
9. # 按年份和种类统计
   
10. df2 = df1.groupby(['种类', pd.Grouper(key='时间', freq='Y')]).sum().reset_index()
    
11. 
    
12. # 将统计结果写入 Excel 文件
    
13. with pd.ExcelWriter('统计结果.xlsx') as writer:
    
14.     pdbuycount.to_excel(writer, sheet_name='购入数量', index=False)
    
15.     df2.to_excel(writer, sheet_name='统计结果', index=False)
    

复制代码

该代码将原始数据 pdbuycount 和 df2 分别写入到 Excel 文件中的两个工作表中。pdbuycount 写入到名为 '购入数量' 的工作表，df2 写入到名为 '统计结果' 的工作表。您可以根据需要修改文件名和工作表名称。

请确保您已安装 Pandas 库，并将示例代码中的文件名和路径修改为您想要保存 Excel 文件的位置。

希望这可以帮助到您！如果有任何进一步的问题，请随时提问。
如果问题已经解决，请设置最佳答案

hahadaxiao

陶远航 发表于 2023-8-12 21:41
要将按年份和种类统计后的数据写入到 Excel 文件中，您可以使用 Pandas 库的功能。以下是一个示例代码，演 ...

我的意思是，excel格式是固定的，数据计算处理完，将结果写到excel对应的位置上