相信初學Python數據分析的小伙伴都發現了，只是把數據加載在Python的環境中做數據處理還不夠，因為環境的問題（Python加載進來的只是一張虛擬表，數據暫存內存中），我們最終還是需要把粗加工好的數據放在一些更具普遍性的載體（如：Excel、PPT、CSV、TXT等）中，以便向老板或領導、同事、投資人等傳遞相關的信息。這時，我們就需要從Python環境中把數據導出來。而通常，我們一般把結果導出到Excel（有.xlsx , .xls , .xlsm 等格式）中。我自己習慣把數據導入到.xlsx的Excel文件中（因為版本比較高）。下面我就以此為例。

# 把數據從Excel中加載到Python環境中

import pandas as pd

df = pd.read_excel(r"D:\Python\2020年3月份采購經營綜合查詢.xlsx",header = 2)

df

# 通過計算，在Python環境中得出的結果

df.groupby(["虛擬倉"])["實際銷售額","實際出庫額","實際驗收額"].sum()

# 把結果導出到本機桌面上

df.groupby(["虛擬倉"])["實際銷售額","實際出庫額","實際驗收額"].sum().to_excel(excel_writer = r"C:\Users\QDM\Desktop\導出結果.xlsx")

導出前桌面“空空如也”：

通過寫指令，運行代碼，欣喜地發現，電腦瞬間神奇地在桌面生成一個按照自己需求命名的Excel工作簿：

雙擊打開工作簿，發現里面就是我們剛才在Python中計算所得結果，但是格式一團糟，因為pandas不支持對格式的操作（起碼就目前來說）：

這時，我們可以通過手動框選，或用Ctrl+A快捷鍵全選文本內容，或點擊下圖所示——行號和列標相交的灰色倒小三角：

我習慣調為中文的“微軟雅黑 11號”（Excel、PPT中皆如此），數值一般加個“千位符（,）”，位置為“右對齊”較好，以便能更直觀地閱讀對比

# 或者重新構造一個新變量 df1 用來接收剛才所生成的結果，以便后續調用，簡化代碼量

df1 = df.groupby(["虛擬倉"])["實際銷售額","實際出庫額","實際驗收額"].sum()

df1

# 簡化后的代碼也可以得出相同結果

df1.to_excel(excel_writer = r"C:\Users\QDM\Desktop\導出結果1.xlsx")

但是，相信細心的人都注意到了，我們所導出的Excel表名稱為默認的sheet1，這簡直是逼死“強迫癥”。所以，“強迫癥”們可通過用sheet_name = "***"來給所輸出的工作簿自定義工作表名稱，示例如下：

# 給工作表命名為“業績匯總”

df.groupby(["虛擬倉"])["實際銷售額","實際出庫額","實際驗收額"].sum().to_excel(excel_writer = r"C:\Users\QDM\Desktop\導出結果.xlsx",sheet_name = "業績匯總")

# 給工作表命名為“業績匯總”---- 或者簡化后的代碼為：

df1.to_excel(excel_writer = r"C:\Users\QDM\Desktop\導出結果.xlsx",sheet_name = "業績匯總")

值得注意的是：如果同一個名稱與格式的文件已經在本地打開（處于打開狀態），再次運行該代碼就會報錯。這時，我們應該先把該文件關閉之后再運行代碼去導出新的結果。這類似于某個文件處于被占用（打開）狀態，則不能成功地修改它的文件名。切記！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python导出数据到excel文件_Python笔记：把数据导出到Excel文件上的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。