Pandas 將數據導出至 Excel 的完整教學

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介紹

Pandas 是 Python 中功能強大的數據分析工具，經常用於數據操控和分析。將處理過的數據導出為Excel文件是一個常見需求。在這篇教學中，我們將詳細介紹如何使用 Pandas 庫將數據匯出為 Excel 文件。

設置環境

首先，我們需要確保已經安裝了Pandas和Openpyxl（用於處理Excel文件）的python庫。可以使用下面的命令安裝：

pip install pandas openpyxl

導入所需庫

在開始之前，請確保在您的Python腳本中導入必要的庫：

import pandas as pd

創建DataFrame

為了將數據匯出到Excel，我們首先需要一個DataFrame。以下是一個簡單的例子如何創建一個DataFrame：

data = {
    '姓名': ['張三', '李四', '王五'],
    '年齡': [28, 34, 29],
    '城市': ['台北', '高雄', '台中']
}

df = pd.DataFrame(data)

將DataFrame匯出為Excel文件

使用Pandas提供的to_excel()方法，我們可以很方便地將DataFrame匯出為Excel文件。以下是基本的操作方法：

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

這行代碼將DataFrame匯出為名為“output.xlsx”的Excel文件，並且省略索引列。

自定義工作表名稱

如果您想要自定義Excel文件中的工作表（Sheet）名稱，可以使用sheet_name參數：

df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='我的數據', index=False)

匯出多個工作表

如果需要將多個DataFrame匯出到同一個Excel文件中的不同工作表，可以使用Pandas的ExcelWriter對象：

with pd.ExcelWriter('output_multi_sheets.xlsx') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2')

格式化Excel文件

Pandas 允許我們在匯出過程中進行一些基本的格式設置，例如設置列寬、增加標題格式等。以下是一個示例，展示如何設置列寬：

with pd.ExcelWriter('formatted_output.xlsx', engine='openpyxl') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='數據', index=False)
    workbook = writer.book
    worksheet = writer.sheets['數據']
    worksheet.column_dimensions['A'].width = 20
    worksheet.column_dimensions['B'].width = 30
    worksheet.column_dimensions['C'].width = 15

添加數據透視表

在專案中，可能會需要生成數據透視表（pivot table），我們可以使用pandas.pivot_table()來創建數據透視表，並將其匯出到Excel：

pivot_df = pd.pivot_table(df, values='年齡', index=['城市'], aggfunc='mean')
pivot_df.to_excel('pivot_output.xlsx', sheet_name='數據透視表')

結論

通過這篇教學，我們了解了如何使用Pandas將DataFrame匯出為Excel文件的方法，並簡單介紹了一些進階的格式設置和數據透視表的應用。掌握這些技能將極大地提高數據處理和報告生成的效率。

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