如何在 Python 中导出到 Excel

熊猫

Pandas是一个功能强大的 Python 包，用于处理数据分析和缺失数据表示。 它的众多功能之一是支持将数据导出到 Excel。 Pandas 提供了一种简单的方法，可以使用to_excel()函数将 DataFrame 导出到 Excel 文件。 开发人员可以更改导出设置，包括工作表名称、是否包含索引、可选列标签和格式选项。 由于 Pandas 可以与其他数据处理功能交互，因此推荐使用 Pandas 将结构化数据导出到 Excel。

如何使用 Python 将数据导出到 Excel：图 1 - Pandas

OpenPyXL

OpenPyXL软件包专门用于在 Python 代码中使用 Excel 文件。 OpenPyXL 的运行层级比 Pandas 更低，这使得开发人员能够更精确地控制 Excel 文档的格式和内容。 用户可以使用 OpenPyXL 以编程方式生成多个工作表，并编辑和导出 Excel 文件。 对于需要进行复杂 Excel 操作的活动，例如动态插入公式、图表和格式设置功能，此软件包非常适用。 尽管 OpenPyXL 的学习曲线比 Pandas 更陡峭，但它在 Excel 导出操作方面提供了无可比拟的多功能性。

如何使用 Python 将数据导出到 Excel：图 2 - OpenPyXL

XlsxWriter

使用名为XlsxWriter的 Python 库创建 Excel 文件，重点在于节省内存和提高性能。 该库可以轻松处理大型数据集，并快速生成复杂的 Excel 文档。 XlsxWriter 支持多种功能，例如单元格合并、图表生成和工作表格式设置。 由于其优化的架构，XlsxWriter 是需要快速导出 Excel 的场景（例如批量处理作业和数据密集型应用程序）的最佳选择。

如何使用 Python 将数据导出到 Excel：图 3 - XlsxWriter

xlrd 和 xlwt

xlrd和xlwt是同系列的库，分别允许你在 Python 中读取和写入 Excel 文件。 即使这些库的主要目的是处理较旧的 Excel 文件格式（如 .xls），它们在某些情况下仍然很有用。 xlrd 和 xlwt 对于必须使用旧版 Excel 文件格式或旧系统的开发人员来说非常有用。 然而，由于 Pandas、OpenPyXL 或 XlsxWriter 的功能和性能有所提高，因此通常建议对较新的 Excel 格式 (.xlsx) 使用它们。

如何使用 Python 将数据导出到 Excel：图 4 - xlrd

Tablib

Tablib是一个灵活的库，可以处理多种不同格式的表格数据，包括 Excel 格式。 Tablib 是一款功能丰富的工具，可将数据导出到 Excel 文件； 但是，它的功能不如 Pandas 或 OpenPyXL 丰富。 对于需要轻松导出各种格式数据的开发人员来说，Tablib 提供了一个方便的解决方案，支持多种输出格式，例如 Excel、CSV 和 JSON。 Tablib 是一款轻量级软件，界面友好，是小规模 Excel 导出作业或需要多格式数据导出功能的项目的理想选择。

如何使用 Python 将数据导出到 Excel：图 5 - Tablib

了解更多关于 IronXL 是一个 Excel 库，可帮助处理 Excel 文件而无需安装 Excel。

轻松管理 Excel 文件对于许多 C# 编程应用程序至关重要，例如数据处理和报表创建。 其中一个强大的选择是IronXL ，它为开发人员提供了一个全面的工具包，可以轻松处理 Excel 文件。 本文将探讨 IronXL 的功能，并向您展示它在 Excel 自动化任务方面如何能够成为 Python 库的有力替代品。

• IronXL 是一个知名的 C# Excel 电子表格库，适用于 .NET Core 和 .NET Framework。
• IronXL 支持几乎所有 .NET Framework，例如 Web 应用程序、Windows 窗体应用程序和控制台应用程序。
• IronXL 兼容的操作系统包括 Windows、Linux 和 macOS 等。
• 使用 IronXL 读取 Excel 文件既快捷又方便。 IronXL 可以读取多种 Excel 文件类型，包括 XLSX 文件、XLS 文件、CSV 文件、TSV 文件、XLST 文件、XLSM 文件等。 此外，我们还可以编辑、导出和导入数据集。
• 我们可以使用 IronXL 导出和保存具有许多其他后缀的文件，例如 XLS、逗号分隔值文件、TSV、JSON 等。
• IronXL 可以在 Excel 中生成计算结果并设置 Excel 工作表的单元格格式。 IronXL 支持多种 Excel 列数据类型，包括文本、整数、公式、日期、货币和百分比。

想了解更多关于IronXL的信息，请点击此处。

安装 IronXL

使用命令行，按照以下步骤安装 IronXL。

在Visual Studio中，转到工具 -> NuGet包管理器 -> 包管理器控制台。

在软件包管理器的控制台选项卡中输入以下语法：

pip install IronXL

该软件包下载并安装到当前项目中后即可使用。

导出到 Excel 文件

使用 IronXL，创建 CSV 文件的数据表既简单又快捷。 它便于将数据写入新的 CSV 文件。

首先，我们必须引入 IronXL 命名空间，这样才能在我们的代码中使用其类和方法。

以下是使用 IronXL 将 DataTable 导出到 Excel 文件的示例代码：

using IronXL;
using IronXL.Formatting;
using System.Data;

public class ExcelExporter
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        ExportToExcel("H:\\test.xls");
    }

    public static void ExportToExcel(string filePath)
    {
        // Create a DataTable and define columns
        DataTable table = new DataTable();
        table.Columns.Add("DataSet_Fruits", typeof(string));

        // Adding rows to the DataTable
        table.Rows.Add("Apple");
        table.Rows.Add("Orange");
        table.Rows.Add("Strawberry");
        table.Rows.Add("Grapes");
        table.Rows.Add("Watermelon");
        table.Rows.Add("Bananas");
        table.Rows.Add("Lemons");

        // Create a workbook and set the format to XLS
        WorkBook workbook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLS);
        var worksheet = workbook.CreateWorkSheet("Sheet1");

        // Add the DataTable data to the worksheet
        int rowCount = 0;
        foreach (DataRow row in table.Rows)
        {
            worksheet["A" + (rowCount + 1)].Value = row[0].ToString();
            rowCount++;
        }

        // Save the workbook to the specified file path
        workbook.SaveAs(filePath);
    }
}

using IronXL;
using IronXL.Formatting;
using System.Data;

public class ExcelExporter
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        ExportToExcel("H:\\test.xls");
    }

    public static void ExportToExcel(string filePath)
    {
        // Create a DataTable and define columns
        DataTable table = new DataTable();
        table.Columns.Add("DataSet_Fruits", typeof(string));

        // Adding rows to the DataTable
        table.Rows.Add("Apple");
        table.Rows.Add("Orange");
        table.Rows.Add("Strawberry");
        table.Rows.Add("Grapes");
        table.Rows.Add("Watermelon");
        table.Rows.Add("Bananas");
        table.Rows.Add("Lemons");

        // Create a workbook and set the format to XLS
        WorkBook workbook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLS);
        var worksheet = workbook.CreateWorkSheet("Sheet1");

        // Add the DataTable data to the worksheet
        int rowCount = 0;
        foreach (DataRow row in table.Rows)
        {
            worksheet["A" + (rowCount + 1)].Value = row[0].ToString();
            rowCount++;
        }

        // Save the workbook to the specified file path
        workbook.SaveAs(filePath);
    }
}

Imports IronXL
Imports IronXL.Formatting
Imports System.Data

Public Class ExcelExporter
	Public Shared Sub Main(ByVal args() As String)
		ExportToExcel("H:\test.xls")
	End Sub

	Public Shared Sub ExportToExcel(ByVal filePath As String)
		' Create a DataTable and define columns
		Dim table As New DataTable()
		table.Columns.Add("DataSet_Fruits", GetType(String))

		' Adding rows to the DataTable
		table.Rows.Add("Apple")
		table.Rows.Add("Orange")
		table.Rows.Add("Strawberry")
		table.Rows.Add("Grapes")
		table.Rows.Add("Watermelon")
		table.Rows.Add("Bananas")
		table.Rows.Add("Lemons")

		' Create a workbook and set the format to XLS
		Dim workbook As WorkBook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLS)
		Dim worksheet = workbook.CreateWorkSheet("Sheet1")

		' Add the DataTable data to the worksheet
		Dim rowCount As Integer = 0
		For Each row As DataRow In table.Rows
			worksheet("A" & (rowCount + 1)).Value = row(0).ToString()
			rowCount += 1
		Next row

		' Save the workbook to the specified file path
		workbook.SaveAs(filePath)
	End Sub
End Class

在上面的代码示例中，我们将数据表导出到 Excel 文件。数据表已初始化并填充了表示水果列表的数据。 我们使用WorkBook.Create()方法创建一个新的 Excel 工作簿，并使用循环将 DataTable 中的数据添加到工作簿中。最后，使用SaveAs()方法将工作簿保存到指定的文件路径。

如何使用 Python 将数据导出到 Excel：图 7 - 工作表输出

以上是运行代码示例的输出结果。 截图中显示的是数据表中每一条信息分别添加到新创建的 Excel 表格中。

要了解有关 IronXL 代码示例的更多信息，请点击此处。