如何使用Python导出到Excel文件

介绍

在当今数据驱动的环境中，许多应用程序和企业都需要将数据导出到 Excel 电子表格。 Excel 文件因其熟悉性和适应性，一直是制作报告、进行分析和与利益相关者交流结果的首选格式。 由于 Python 拥有庞大的库生态系统，开发人员可以使用强大的工具来处理 Excel 文件。

将数据轻松导出到 Excel 电子表格的可靠选择是铁XL在众多译文中，《.NET》和《Node.js》脱颖而出。 我们将在本文中探讨IronXL for Python如何使数据导出到工作表更加容易，从而使开发人员对数据导出过程有更多的控制。

如何使用Python导出到Excel文件

1. 在 Visual Studio Code 中，用 Python 创建一个文件。

2. 安装 Pip Python IronXL 库。

3. 确定需要导出到 Excel 的数据。

4. 使用 Excel 库将数据映射到特定单元格。

5. 要将所有数据框导出到新的 Excel 文件，请保存该文件。

IronXL

铁XL是一个功能丰富的 Python 库，专门设计用于 Excel 文件。 程序员可以使用大量的解决方案来读取、编写、编辑和修改电子表格数据。 IronXL for Python 建立在 .NET Framework 的基础之上，将 Python 的灵活性与 .NET 的性能相结合，提供了一种与 Excel 文件交互的高效方法。

IronXL.Excel 的主要优势之一是从现有 Excel 文件中简单读取数据。 开发人员可以从特定文件中快速提取数据，如格式单元格（如行、列名列表、跟随值的对象单元格或列），这使他们能够轻松地将 Excel 电子表格数据纳入 Python 程序。 无论您需要检索销售、客户还是财务数据，IronXL.Excel 都能为您提供有效处理 Excel 文件数据所需的工具。

IronXL 的功能

在 IronXL.Excel 的帮助下，可以轻松地从现有 Excel 文件中读取数据，并将其写入新构建的或预先存在的电子表格中。 翻译内容涵盖广泛的主题，包括单元格值访问、格式化和公式。

关键功能示例

• 跨平台兼容性： 由于 IronXL 可在 Windows、Linux 和 macOS 等一系列平台上流畅运行，因此对于 Python 开发人员来说，无论他们使用何种操作系统，IronXL 都是一个通用的选择。
• 有效的效率： IronXL for .NET Framework 可以处理并有效操作 Excel 文件，即使在处理大型数据集时也是如此。 为此，它将 Python 的灵活性与 .NET 的高效性相结合。
• Support for Excel Formats: IronXL 可以打开和操作以下三种文件格式的各种 Excel 文件：xls(Excel 97-2003), .xlsx 文件(Excel 2007 及更高版本)，逗号分隔值文件(CSV)和 .xlsm(启用宏的 Excel).
• Advanced Data Manipulation: IronXL 使用户能够在 Excel 电子表格中进行更复杂的数据操作，如排序、筛选和聚合，从中获得有价值的见解。
• 单元格格式化： IronXL.Excel 的单元格格式化工具包括字体样式、颜色、边框和对齐方式，可以提高 Excel 电子表格的视觉吸引力和可读性。
• 公式计算： 用户可以利用 IronXL 在 Excel 电子表格内进行动态计算，以及公式评估和公式引用更新。
• 与 Python 环境的集成： 用户可以毫不费力地将 IronXL 与其他 Python 框架和软件包集成，通过将其功能与这些框架和软件包相结合，来进行全面的数据可视化和分析。

• 易用性： IronXL 的 API 简单易用，适合各种专业水平的 Python 开发人员使用。 其精心编写的界面提供了如何充分利用其所有功能的详细说明。

  从本质上讲，IronXL 通过提供将 Excel 功能集成到 Python 应用程序的可靠而直观的方法，帮助 Python 开发人员克服与管理 Excel 文件相关的挑战。

  IronXL 提供了在 Python 生态系统中成功处理 Excel 文件所需的灵活性和工具，无论您是创建交互式仪表盘、自动执行报表任务，还是创建需要读取 Excel 文件的数据分析工具。 转到*这里***了解有关 IronXL for Python 库的更多信息。

设置环境

先决条件

在开始指南之前，请确认您的计算机上安装了以下设备：

• IronXL for .NET 需要在计算机上安装 .NET 6.0 SDK，因为它是使用 .NET 6.0 SDK 构建的。
• Python 3.0+：您必须安装 Python 3.0 或更高版本才能学习本教程。
• pip：由于 IronXL 将需要 Python 软件包安装程序 pip，因此请先安装它。

安装 IronXL

在 Visual Studio Code 中打开 ExportData.py 文件后，制作一个名为 ExportData.py 的 Python 文件。 我们使用 IronXL.Excel 导出 Excel 文件的脚本包含在此文件中。

在 Visual Studio Code 中，从菜单中选择终端 > 新建终端，打开命令行。

在使用 IronXL 之前，首先要做的是安装库。 使用 Python 的软件包管理器 pip 运行以下命令即可快速安装 IronXL：

pip install IronXL

IronXL.Excel 现在可用于读取您安装的 Excel 电子表格文件。

使用 IronXL.Excel 将数据导出到 Excel

有了 IronXL for Python，将数据导出到新的或现有的 Excel 文件变得非常简单，而无需导入 Pandas。 让我们来看一个将数据导出到 Excel 电子表格的简单例子：

from ironxl import *     data = [
    ["Name", "Age", "Salary"],
    ["John", 30, 50000],
    ["Alice", 25, 60000],
    ["Bob", 35, 70000]
]
# Create new Excel WorkBook document
workbook = WorkBook.Create()
# Create a blank WorkSheet
worksheet = workbook.CreateWorkSheet("new_sheet")
# Write data to Excel worksheet
worksheet.InsertColumn(4);
worksheet.InsertRow(len(data)+1);
for row_idx, row_data in enumerate(data):
    for col_idx, cell_data in enumerate(row_data):
        try:
            worksheet.SetCellValue(row_idx, (col_idx), str(cell_data));
        except Exception as e:
            print("An exception occurred"+str(e))
# Save the workbook to the ExcelWriter object file path
workbook.SaveAs("output.xlsx")

from ironxl import *     data = [
    ["Name", "Age", "Salary"],
    ["John", 30, 50000],
    ["Alice", 25, 60000],
    ["Bob", 35, 70000]
]
# Create new Excel WorkBook document
workbook = WorkBook.Create()
# Create a blank WorkSheet
worksheet = workbook.CreateWorkSheet("new_sheet")
# Write data to Excel worksheet
worksheet.InsertColumn(4);
worksheet.InsertRow(len(data)+1);
for row_idx, row_data in enumerate(data):
    for col_idx, cell_data in enumerate(row_data):
        try:
            worksheet.SetCellValue(row_idx, (col_idx), str(cell_data));
        except Exception as e:
            print("An exception occurred"+str(e))
# Save the workbook to the ExcelWriter object file path
workbook.SaveAs("output.xlsx")

在上面的代码片段中创建了一个示例数据集，作为表示数据行和列的列表。 然后，我们使用嵌套循环将每个数据帧写入我们使用 IronXL 的 CreateWorkSheet 方法并通过将 Excel 工作表名称作为参数传递而创建的现有文件的新 Excel 工作表中。 像这样，我们就可以创建多张表。 输出目标文件名可保存为 "output.xlsx"。 在该位置上创建一个新的 Excel 文件。

自定义 Excel 导出

# Customizing Excel export
worksheet["A1"].Style.Font.Bold = True
 worksheet["A1"].Style.BackgroundColor = "Red"
worksheet.Columns[0].Width = "20"
 worksheet.Columns[0].FormatString = "$#,###0.00"
# Save the workbook
workbook.SaveAs("formattedoutput.xlsx")

# Customizing Excel export
worksheet["A1"].Style.Font.Bold = True
 worksheet["A1"].Style.BackgroundColor = "Red"
worksheet.Columns[0].Width = "20"
 worksheet.Columns[0].FormatString = "$#,###0.00"
# Save the workbook
workbook.SaveAs("formattedoutput.xlsx")

在不使用任何已安装的额外 Python 库的情况下，我们可以通过加粗字体、将单元格行 A1 的背景颜色改为黄色、修改列 B 的宽度以及将列 C 格式化为货币来改变本例中制作的 Excel 电子表格的外观。 IronXL 能够处理 Excel 电子表格中缺失的数据表示。 要了解有关 IronXL 代码的更多信息，请查看*这里***.

以下是从上述代码生成的输出。

结论

我们已经在本文中了解了 IronXL Python 如何让数据导出到 Excel 电子表格变得更容易。 IronXL 为数据导出提供了可靠而简单的解决方案，从安装库到修改导出的数据。 IronXL Python 为开发人员提供了优化数据导出流程的能力，并为数据管理和可视化开辟了新的可能性，无论他们是在创建报告、交流见解还是执行分析。 探索 IronXL for Python 的数据导出世界，增强您由数据驱动的应用程序。

IronXL 的 $749 Lite 版本包含永久许可证、升级选项和一年的软件支持。 在试用期内，客户可以在实际场景中对产品进行评估。 欲了解更多有关 IronXL 的价格、许可和翻译的信息，请点击此处。免费试用. 或者，请访问网站了解有关 Iron Software 的更多信息。

客户：Joint Jackal联合豺狼