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。

一种可靠的选项，用于轻松地将数据导出到Excel电子表格中的是IronXL，它在众多选项中脱颖而出。 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

IronXL 是一个专为使用 Excel 文件而设计的功能丰富的 Python 库。 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被设计为可以在包括Windows、Linux和macOS在内的多种平台上顺畅运行，因此它是Python开发人员的一个多功能替代品，不受操作系统的限制。
• 有效效率：基于.NET框架的IronXL，即使在处理大型数据集时，也能有效处理和操控Excel文件。 为此，它将 Python 的灵活性与 .NET 的高效性相结合。
• 支持 Excel 格式：IronXL 可以打开和操作以下格式的各种 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）。
• 高级数据操作：IronXL使用户能够在Excel电子表格中进行更复杂的数据操作，例如排序、过滤和聚合，从而获得有价值的见解。
• 单元格格式化：IronXL 的单元格格式化工具，包括字体样式、颜色、边框和对齐方式，可以提升 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电子表格中进行动态计算，以及公式评估和公式引用更新。
• 与 Python 环境的集成： 用户可以轻松地将 IronXL 与其他 Python 框架和包集成，通过将其功能结合使用，实现全面的数据可视化和分析。

• 易用性：IronXL 简单、用户友好的 API 使其适合所有水平的 Python 开发人员。 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。 点击这里了解有关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，请查看此处。

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 Lite 版本$749附带永久许可证、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。 要了解更多关于IronXL的价格、许可以及免费试用。 或者，访问这个网站以了解更多关于Iron Software的信息。

客户：Joint Jackal联合豺狼