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Pandas2.2 Series

Serialization & IO & conversion

方法	描述
Series.to_pickle(path, *[, compression, …])	用于将 Series 对象序列化为二进制格式并保存到文件中
Series.to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, …])	用于将 Series 对象以 CSV（逗号分隔值）格式保存到文件中
Series.to_dict(*[, into])	用于将 Series 对象转换为 Python 字典
Series.to_excel(excel_writer, *[, …])	用于将 Series 对象写入 Excel 文件

pandas.Series.to_excel

pandas.Series.to_excel 方法用于将 Series 对象写入 Excel 文件。Excel 文件是一种常见的数据存储格式，易于在不同应用程序之间共享和处理。

参数说明

• excel_writer：字符串或 ExcelWriter 对象，指定保存文件的路径或 ExcelWriter 对象。
• sheet_name：可选，字符串，指定工作表名称，默认为 'Sheet1'。
• na_rep：可选，字符串，指定缺失值的表示，默认为空字符串 ''。
• float_format：可选，字符串，指定浮点数的格式。
• columns：可选，列名列表，指定要写入的列。
• header：可选，布尔值或字符串，指定是否写入列名。如果为 True，则写入列名；如果为 False，则不写入列名；如果为字符串，则使用该字符串作为列名。
• index：可选，布尔值，指定是否写入行索引，默认为 True。
• index_label：可选，字符串或序列，指定行索引的列名。
• startrow：可选，整数，指定数据写入的起始行，默认为 0。
• startcol：可选，整数，指定数据写入的起始列，默认为 0。
• engine：可选，字符串，指定使用的引擎。可选值包括 'openpyxl'、'xlsxwriter'、'xlwt'、'xlrd' 等。
• merge_cells：可选，布尔值，指定是否合并单元格，默认为 True。
• inf_rep：可选，字符串，指定无穷大值的表示，默认为 'inf'。
• freeze_panes：可选，元组，指定冻结窗格的位置。
• storage_options：可选，字典，指定存储选项，用于远程文件系统（如 S3）。
• engine_kwargs：可选，字典，传递给引擎的关键字参数。

示例

import pandas as pd# 创建一个示例 Series
data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])# 将 Series 写入 Excel 文件
data.to_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', index_label='Index')# 使用 xlsxwriter 引擎
data.to_excel('data_xlsxwriter.xlsx', sheet_name='Sheet1', engine='xlsxwriter', index_label='Index')# 不写入行索引
data.to_excel('data_no_index.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)# 指定起始行和起始列
data.to_excel('data_startrowcol.xlsx', sheet_name='Sheet1', startrow=2, startcol=1, index_label='Index')# 读取 Excel 文件
loaded_data = pd.read_excel('data.xlsx', index_col='Index')
print("Loaded Data:\n", loaded_data)# 读取使用 xlsxwriter 引擎的 Excel 文件
loaded_xlsxwriter_data = pd.read_excel('data_xlsxwriter.xlsx', index_col='Index')
print("Loaded Xlsxwriter Data:\n", loaded_xlsxwriter_data)# 读取不写入行索引的 Excel 文件
loaded_no_index_data = pd.read_excel('data_no_index.xlsx')
print("Loaded No Index Data:\n", loaded_no_index_data)

结果

1. 写入 Excel 文件

   • 文件路径：data.xlsx
   • 工作表名称：Sheet1
   • 数据内容：

     Index,value
     A,10
     B,20
     C,30
     D,40
     E,50
     

   • 行索引列名：Index

2. 使用 xlsxwriter 引擎

   • 文件路径：data_xlsxwriter.xlsx
   • 工作表名称：Sheet1
   • 数据内容：

     Index,value
     A,10
     B,20
     C,30
     D,40
     E,50
     

   • 行索引列名：Index

3. 不写入行索引

   • 文件路径：data_no_index.xlsx
   • 工作表名称：Sheet1
   • 数据内容：

     value
     10
     20
     30
     40
     50
     

   • 行索引：不写入

4. 指定起始行和起始列

   • 文件路径：data_startrowcol.xlsx
   • 工作表名称：Sheet1
   • 数据内容：

     B,C,D,E,F
     2,10
     3,20
     4,30
     5,40
     6,50
     

   • 起始行：2
   • 起始列：1
   • 行索引列名：Index

5. 读取 Excel 文件

   • 文件路径：data.xlsx
   • 加载的数据：

         value
     Index      
     A        10
     B        20
     C        30
     D        40
     E        50
     

6. 读取使用 xlsxwriter 引擎的 Excel 文件

   • 文件路径：data_xlsxwriter.xlsx
   • 加载的数据：

         value
     Index      
     A        10
     B        20
     C        30
     D        40
     E        50
     

7. 读取不写入行索引的 Excel 文件

   • 文件路径：data_no_index.xlsx
   • 加载的数据：

        value
     0     10
     1     20
     2     30
     3     40
     4     50
     

通过这些示例，可以看到 pandas.Series.to_excel 方法如何将 Series 对象写入 Excel 文件，并支持不同的引擎、起始行和起始列等选项。读取时可以使用 pd.read_excel 方法恢复数据。