


Was ist das beste Python-Paket zum Exportieren von Daten in Excel-Tabellen?
Dec 01, 2024 am 04:20 AMSchreiben in Excel-Tabellen mit Python: Erkunden von Paket- und CSV-Optionen
Im Bereich der Datenmanipulation die Notwendigkeit, Daten nach Excel zu exportieren Tabellenkalkulationen entstehen h?ufig. Das Python-?kosystem bietet eine Fülle von Paketen und Optionen für diese Aufgabe und stellt Entwickler vor die Frage: Was ist der optimale Ansatz?
xlwt und darüber hinaus: Eine Reihe von Excel-Schreibmethoden
Wenn es um Excel-Kompatibilit?t geht, ist xlwt ein beliebtes Paket. Wenn Sie jedoch einen breiteren Funktionsumfang ben?tigen, z. B. das Schreiben in ein bestimmtes Blatt oder das Formatieren von Zellen, sollten Sie die Verwendung anderer Alternativen in Betracht ziehen, einschlie?lich XlsXcessive oder openpyxl.
CSV: Eine durch Trennzeichen getrennte Datenalternative
CSV-Dateien (Comma-Separated Values) bieten eine einfache Option zur Datenspeicherung, unterscheiden sich darin jedoch von Excel-Tabellen Unterstützt keine Formeln oder Formatierungen. Stattdessen werden die Werte durch Kommas getrennt und in einem Tabellenformat angeordnet.
Auswahl des richtigen Ansatzes: Ein Beispielproblem
Für ein einfaches Szenario mit zwei Listen und drei Variablen Wenn das Ziel ein Layout ist, wie es im bereitgestellten Bild dargestellt ist, ist die Konvertierung der Daten in einen DataFrame mithilfe von Pandas die optimale L?sung. Pandas bietet einen umfassenden Satz an Datenbearbeitungstools und erm?glicht flexible Datenstrukturen.
Formatierungsüberlegungen: Formatieren von Zellen
Um die Genauigkeit numerischer Werte zu gew?hrleisten, formatieren Sie die Zellen, die list1 enthalten Werte mit wissenschaftlicher oder Zahlenformatierung. Um Kürzungen zu vermeiden, stellen Sie sicher, dass die Formatierung die gewünschte Anzahl von Dezimalstellen zul?sst.
Implementierung mit DataFrame.to_excel
Der folgende Codeausschnitt demonstriert die Verwendung von DataFrame. to_excel, um die Beispieldaten in ein Excel zu schreiben Datei:
import pandas as pd l1 = [2.34, 4.346, 4.234] l2 = [2.34, 4.346, 4.234] df = pd.DataFrame({'Stimulus Time': l1, 'Reaction Time': l2}) df.to_excel('test.xlsx', sheet_name='sheet1', index=False)
Zus?tzliche Hinweise
- Stellen Sie sicher, dass beide Listen die gleiche L?nge haben oder ersetzen Sie fehlende Werte durch Keine.
- Wenn Auf den Zielcomputern ist keine Office-Suite verfügbar. Stellen Sie sicher, dass stattdessen die entsprechenden Python-Pakete installiert sind.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist das beste Python-Paket zum Exportieren von Daten in Excel-Tabellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Hei?e KI -Werkzeuge

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem v?llig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Hei?er Artikel

Hei?e Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

Eine virtuelle Umgebung kann die Abh?ngigkeiten verschiedener Projekte isolieren. Der Befehl ist mit Pythons eigenem Venvidenmodul erstellt und ist Python-Mvenvenv. Aktivierungsmethode: Windows verwendet Env \ scripts \ aktivieren, macOS/Linux verwendet SourceEnv/bin/aktivieren; Das Installationspaket verwendet PipInstall, verwenden Sie Pipfreeze> Anforderungen.txt, um Anforderungsdateien zu generieren, und verwenden Sie Pipinstall-Rrequirements.txt, um die Umgebung wiederherzustellen. Zu den Vorsichtsma?nahmen geh?ren nicht das Senden von Git, reaktivieren Sie jedes Mal, wenn das neue Terminal ge?ffnet wird, und die automatische Identifizierung und Umschaltung kann von IDE verwendet werden.
