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一 to_excel 方法的相关参数
用它来指定要将 DataFrame 写入哪些工作表的哪些单元格，以及是否需要包含列标题和 DataFrame 索引。如何处理特殊值（如 np.nan 和 np.inf）。
1.指定工作表和单元格
sheet_name：指定将 DataFrame 写入的工作表名称。若不存在，pandas 会创建一个新的工作表。
sheet_name="MySheet", # 写入的工作表名称startrow 和 startcol：指定从哪个行和列开始写入数据。在工作表中指定一个特定的位置来放置数据。
startrow=2, # 从第三行开始写入（索引从0开始）
startcol=1, # 从第二列开始写入（索引从0开始）2.是否包含列标题和索引
header：布尔值，指定是否写入列标题。默认是 True。
index：布尔值，指定是否写入行索引。默认是 True。
header=True, # 包含列标题
index=False, # 不包含行索引3.处理特殊值
na_rep：指定如何将 NaN 值表示在 Excel 中。默认是空字符串 ""。
inf_rep：指定如何将正无穷大（np.inf）和负无穷大（-np.inf）表示在 Excel 中。默认是 "inf" 和 "-inf"。
na_rep="NA", # 将 NaN 表示为 "NA"
inf_rep="Infinity" # 将 inf 和 -inf 表示为 "Infinity"4.示例代码1
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dtdata=[[dt.datetime(2020,1,1, 10, 13), 2.222, 1, True],
[dt.datetime(2020,1,2), np.nan, 2, False],
[dt.datetime(2020,1,2), np.inf, 3, True]]df = pd.DataFrame(data=data,
columns=["Dates", "Floats", "Integers", "Booleans"])df.index.name="index"
print(df)df.to_excel("written_with_pandas.xlsx",
sheet_name="Output",
startrow=1,
startcol=1,
index=True,
header=True,
na_rep="<NA>",
inf_rep="<INF>")
1.导入库
import datetime as dtdatetime：用于处理日期和时间的库。
2.创建数据
data = [[dt.datetime(2020, 1, 1, 10, 13), 2.222, 1, True],[dt.datetime(2020, 1, 2), np.nan, 2, False],[dt.datetime(2020, 1, 2), np.inf, 3, True]
]data 是一个列表，其中每个子列表代表 DataFrame 的一行。
每一行包含四个值：一个日期时间对象、一个浮点数、一个整数和一个布尔值。
第二行包含一个 NaN 值（np.nan），表示缺失数据。
第三行包含一个正无穷大值（np.inf）。
3.创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data=data,
columns=["Dates", "Floats", "Integers", "Booleans"])df.index.name = "index"
4.写入 Excel 文件
df.to_excel("written_with_pandas.xlsx",sheet_name="Output",startrow=1,startcol=1,index=True,header=True,na_rep="<NA>",inf_rep="<INF>"
)to_excel 方法用于将 DataFrame 写入 Excel 文件。
"written_with_pandas.xlsx"：输出的 Excel 文件名。
sheet_name="Output"：将数据写入名为 "Output" 的工作表。
startrow=1 和 startcol=1：数据将从 Excel 文件的第二行和第二列开始写入（索引从 0 开始）。
index=True：包括 DataFrame 的索引。
header=True：包括列标题。
na_rep="<NA>"：将 NaN 值替换为 "<NA>"。
inf_rep="<INF>"：将 np.inf 和 -np.inf 替换为 "<INF>"。
5.示例代码2
用 with
import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],'B': [np.inf, 5, 6, -np.inf],'C': [7, 8, 9, 10]
}
df = pd.DataFrame(data)# 将 DataFrame 写入 Excel 文件
with pd.ExcelWriter("output.xlsx") as writer:df.to_excel(writer,sheet_name="MySheet", # 写入的工作表名称startrow=2, # 从第三行开始写入（索引从0开始）startcol=1, # 从第二列开始写入（索引从0开始）header=True, # 包含列标题index=False, # 不包含行索引na_rep="NA", # 将 NaN 表示为 "NA"inf_rep="Infinity" # 将 inf 和 -inf 表示为 "Infinity")二 to_excel 方法和 ExcelClass 类
可以将多个 DataFrame 写入同一张或多张工作表。
将 ExcelClass 用作了上下文管理器，因此当文件离开上下文管理器时（也就是离开由缩进定义的代码块时）会被自动写入磁盘。如果不像这样写的话，则必须显式地调用 writer.save() 。