python导出数据到excel

① python怎么把数据写入到excel

Python中一般使用xlrd（excel read）来读取Excel文件，使用xlwt（excel write）来生成Excel文件（可以控制Excel中单元格的格式），需要注意的是，用xlrd读取excel是不能对其进行操作的：xlrd.open_workbook()方法返回xlrd.Book类型，是只读的，不能对其进行操作。而xlwt.Workbook()返回的xlwt.Workbook类型的save(filepath)方法可以保存excel文件。

因此对于读取和生成Excel文件都非常容易处理，但是对于已经存在的Excel文件进行修改就比较麻烦了。不过，还有一个xlutils（依赖于xlrd和xlwt）提供复制excel文件内容和修改文件的功能。其实际也只是在xlrd.Book和xlwt.Workbook之间建立了一个管道而已。

xlutils.模块的()方法实现了这个功能，示例代码如下：

② 想要处理用python抓取的数据，并且要导出到excel

importjson

data={"data":[
{"id":"1","price_data":"2017-01-06","nav":"1.516900","cumulativate_nav_withdrawa1":"1.516900"},
{"id":"1","price_data":"2017-01-02","nav":"1.516900","cumulativate_nav_withdrawa1":"1.516900"},
{"id":"1","price_data":"2017-01-03","nav":"1.516900","cumulativate_nav_withdrawa1":"1.516900"},
{"id":"1","price_data":"2017-01-05","nav":"1.516900","cumulativate_nav_withdrawa1":"1.516900"},
{"id":"1","price_data":"2017-01-07","nav":"1.516900","cumulativate_nav_withdrawa1":"1.516900"}
]}

json_str=json.mps(data)
jsonData=json.loads(json_str)
all_data=jsonData["data"]
foriteminall_data:
#导出代码在这里实现
	printitem['price_data'],item['nav'],item['cumulativate_nav_withdrawa1']

③ 通过python将值输入到excel中

要用到openpyxl库。
import openpyxl as op
然后新建worbook，再新建worksheet，然后写入数据到指定单元格。具体操作步骤在csdn里可以搜到，搜索的关键词是“用python把数据写入excel”

④ python导出excel数字出现e+

是因为单元格格式不对导致的，只需将单元格格式设置为文本格式即可电子表格可以输入输出、显示数据，也利用公式计算一些简单的加减法。
将数据导出excel文件变成科学计数法问题：Excel显示数字时，如果数字大于12位，它会自动转化为科学计数法。
Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum创造。

⑤ 如何通过python快速输出数据库数据到excel

操作如下：
1.首先在mysql管理工具上面新建一个表，设置表中的字段。
2.使用的mysql管理工具是navicat
for
mysql,打开工具,选择表所在的数据库。
3.然后点击数据库名字,右键数据,出来下拉菜单选择import
wizard。
4.点击next，选择对应的excel文件。

⑥ 如何使用python将大量数据导出到Excel中的

1、安装openpyxl模块
2、调用openpyxl模块，将变量中的数据写入excel
具体的操作流程需要根据您的需求和数据格式。

⑦ 如何使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧

何使用python将大量数据导出到Excel中的小技巧

（1） 问题描述：为了更好地展示数据，Excel格式的数据文件往往比文本文件更具有优势，但是具体到python中，该如何导出数据到Excel呢？如果碰到需要导出大量数据又该如何操作呢？本文主要解决以上两个问题。

（2）具体步骤如下：

1.第一步，安装openpyxl,

使用pip install openpyxl即可，但是在windows下安装的是2.2.6版本，但是centos自动安装的是4.1版本,（多谢海哥的提醒）。

写的代码在windows下运行没问题，但centos上却报错了，说是ew=ExcelWriter(workbook=wb)少提供一个参数，于是果断在237服务器上我已安装2.2.6版本的，问题解决。

pip install openpyxl==2.2.6

2.第二步，哈哈，没有啦，废话不说了，直接上代码，ps，代码中包含xlwt和openpyxl的两个实现版本。

（3）扩展阅读：通过查阅资料，发现网上众说纷纭，总结起来有如下几点：

• python Excel相关的操作的mole lib有两组，一组是xlrd、xlwt、xlutils，另一组是openpyxl,

• 但是前一组（xlrd，xlwt）比较老，只能处理由Excel 97-2003 或者Excel 97 以前版本生成的xls格式的excel文件，xlwt甚至不支持07版以后的excel，这个格式excel文件一般来说，最大只能支持256列或者65536行的excel文件。

• 因此面对需要导出大量数据到excel的情况，你将有如下三种选择，（1）换一种存储格式，如保存为CSV文件 (2)使用openpyxl—，因为它支持对Excel 2007+ xlsx/xlsm format的处理 (3)win32 COM (Windows only)

当然，我们要直面困难了，为了更好地展示数据给产品和用户，我们依然选择的第二种。

ps,非常lucky，一番搜索后我找到了openpyxl，支持07+的excel，一直有人在维护，文档清晰易读，参照Tutorial和API文档很快就能上手，就是它了~

(4)闲话少说，直接上代码，敬请参考

# coding:utf-8
'''
# 希望对大家有帮助哈，请多提问题
create by yaoyz
date: 2017/01/24
'''
import xlrd
import xlwt
# workbook相关
from openpyxl.workbook import Workbook
# ExcelWriter，封装了很强大的excel写的功能
from openpyxl.writer.excel import ExcelWriter
# 一个eggache的数字转为列字母的方法
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.reader.excel import load_workbook


class HandleExcel():
'''Excel相关操作类'''
def __init__(self):
self. head_row_labels = [u'学生ID',u'学生姓名',u'联系方式',u'知识点ID',u'知识点名称']
"""
function：
读出txt文件中的每一条记录，把它保存在list中
Param:
filename: 要读出的文件名
Return:
res_list： 返回的记录的list
"""
def read_from_file(self,filename):
res_list=[]
file_obj=open(filename,"r")
for line in file_obj.readlines():
res_list.append(line)
file_obj.close()
return res_list
"""
function：
读出*.xlsx中的每一条记录，把它保存在data_dic中返回
Param:
excel_name: 要读出的文件名
Return:
data_dic： 返回的记录的dict
"""
def read_excel_with_openpyxl(self, excel_name="testexcel2007.xlsx"):
# 读取excel2007文件
wb = load_workbook(filename=excel_name)
# 显示有多少张表
print "Worksheet range(s):" , wb.get_named_ranges()
print "Worksheet name(s):" , wb.get_sheet_names()
# 取第一张表
sheetnames = wb.get_sheet_names()
ws = wb.get_sheet_by_name(sheetnames[0])
# 显示表名，表行数，表列数
print "Work Sheet Titile:" ,ws.title
print "Work Sheet Rows:" ,ws.get_highest_row()
print "Work Sheet Cols:" ,ws.get_highest_column()
# 获取读入的excel表格的有多少行，有多少列
row_num=ws.get_highest_row()
col_num=ws.get_highest_column()
print "row_num: ",row_num," col_num: ",col_num
# 建立存储数据的字典
data_dic = {}
sign=1
# 把数据存到字典中
for row in ws.rows:
temp_list=[]
# print "row",row
for cell in row:
print cell.value,
temp_list.append(cell.value)
print ""
data_dic[sign]=temp_list
sign+=1
print data_dic
return data_dic
"""
function：
读出*.xlsx中的每一条记录，把它保存在data_dic中返回
Param:
records: 要保存的，一个包含每一条记录的list
save_excel_name: 保存为的文件名
head_row_stu_arrive_star:
Return:
data_dic： 返回的记录的dict
"""
def write_to_excel_with_openpyxl(self,records,head_row,save_excel_name="save.xlsx"):
# 新建一个workbook
wb = Workbook()
# 新建一个excelWriter
ew = ExcelWriter(workbook=wb)
# 设置文件输出路径与名称
dest_filename = save_excel_name.decode('utf-8')
# 第一个sheet是ws
ws = wb.worksheets[0]
# 设置ws的名称
ws.title = "range names"
# 写第一行，标题行
for h_x in range(1,len(head_row)+1):
h_col=get_column_letter(h_x)
#print h_col
ws.cell('%s%s' % (h_col, 1)).value = '%s' % (head_row[h_x-1])
# 写第二行及其以后的那些行
i = 2
for record in records:
record_list=str(record).strip().split(" ")
for x in range(1,len(record_list)+1):
col = get_column_letter(x)
ws.cell('%s%s' % (col, i)).value = '%s' % (record_list[x-1].decode('utf-8'))
i += 1
# 写文件
ew.save(filename=dest_filename)
"""
function：
测试输出Excel内容
读出Excel文件
Param:
excel_name: 要读出的Excel文件名
Return:
无
"""
def read_excel(self,excel_name):
workbook=xlrd.open_workbook(excel_name)
print workbook.sheet_names()
# 获取所有sheet
print workbook.sheet_names() # [u'sheet1', u'sheet2']
sheet2_name = workbook.sheet_names()[1]
# 根据sheet索引或者名称获取sheet内容
sheet2 = workbook.sheet_by_index(1) # sheet索引从0开始
sheet2 = workbook.sheet_by_name('Sheet1')
# sheet的名称，行数，列数
print sheet2.name,sheet2.nrows,sheet2.ncols
# 获取整行和整列的值（数组）
rows = sheet2.row_values(3) # 获取第四行内容
cols = sheet2.col_values(2) # 获取第三列内容
print rows
print cols
# 获取单元格内容
print sheet2.cell(1,0).value
print sheet2.cell_value(1,0)
print sheet2.row(1)[0].value
# 获取单元格内容的数据类型
print sheet2.cell(1,0).ctype
# 通过名称获取
return workbook.sheet_by_name(u'Sheet1')
"""
function：
设置单元格样式
Param:
name: 字体名字
height: 字体高度
bold: 是否大写
Return:
style: 返回设置好的格式对象
"""
def set_style(self,name,height,bold=False):
style = xlwt.XFStyle() # 初始化样式
font = xlwt.Font() # 为样式创建字体
font.name = name # 'Times New Roman'
font.bold = bold
font.color_index = 4
font.height = height
borders= xlwt.Borders()
borders.left= 6
borders.right= 6
borders.top= 6
borders.bottom= 6
style.font = font
style.borders = borders
return style
"""
function：
按照 设置单元格样式 把计算结果由txt转变为Excel存储
Param:
dataset：要保存的结果数据，list存储
Return:
将结果保存为 excel对象中
"""
def write_to_excel(self, dataset,save_excel_name,head_row):
f = xlwt.Workbook() # 创建工作簿
# 创建第一个sheet:
# sheet1
count=1
sheet1 = f.add_sheet(u'sheet1', cell_overwrite_ok=True) # 创建sheet
# 首行标题：
for p in range(len(head_row)):
sheet1.write(0,p,head_row[p],self.set_style('Times New Roman',250,True))
default=self.set_style('Times New Roman',200,False) # define style out the loop will work
for line in dataset:
row_list=str(line).strip(" ").split(" ")
for pp in range(len(str(line).strip(" ").split(" "))):
sheet1.write(count,pp,row_list[pp].decode('utf-8'),default)
count+=1
f.save(save_excel_name) # 保存文件


def run_main_save_to_excel_with_openpyxl(self):
print "测试读写2007及以后的excel文件xlsx，以方便写入文件更多数据"
print "1. 把txt文件读入到内存中，以list对象存储"
dataset_list=self.read_from_file("test_excel.txt")
'''test use openpyxl to handle EXCEL 2007'''
print "2. 把文件写入到Excel表格中"
head_row_label=self.head_row_labels
save_name="test_openpyxl.xlsx"
self.write_to_excel_with_openpyxl(dataset_list,head_row_label,save_name)
print "3. 执行完毕，由txt格式文件保存为Excel文件的任务"
def run_main_save_to_excel_with_xlwt(self):
print " 4. 把txt文件读入到内存中，以list对象存储"
dataset_list=self.read_from_file("test_excel.txt")
'''test use xlwt to handle EXCEL 97-2003'''
print " 5. 把文件写入到Excel表格中"
head_row_label=self.head_row_labels
save_name="test_xlwt.xls"
self.write_to_excel_with_openpyxl(dataset_list,head_row_label,save_name)
print "6. 执行完毕，由txt格式文件保存为Excel文件的任务"
if __name__ == '__main__':
print "create handle Excel Object"
obj_handle_excel=HandleExcel()
# 分别使用openpyxl和xlwt将数据写入文件
obj_handle_excel.run_main_save_to_excel_with_openpyxl()
obj_handle_excel.run_main_save_to_excel_with_xlwt()
'''测试读出文件，注意openpyxl不可以读取xls的文件,xlrd不可以读取xlsx格式的文件'''
#obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2003.xls") # 错误写法
#obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2003.xls") # 错误写法
obj_handle_excel.read_excel("testexcel2003.xls")
obj_handle_excel.read_excel_with_openpyxl("testexcel2007.xlsx")

⑧ python将txt导入到excel

你说的是使用python读取dat，txt类型文件或excel文件吧，这里我不清楚dat类型文件是什么类型的文件，数据格式是怎样的，所以主要讲一下如何简单快捷的读取txt文件指定的列数据和excel文件指定的列数据，主要用到numpy，pandas这两个包，这两个主要做科学计算和数据处理，python处理实验数据，经常要用到这两个包，至于dat类型的文件，我提供一种可能的思路，实验环境win7+python3.6+pycharm，主要步骤如下：

1.读取txt文件指定列。这里主要用到numpy这个包，以及其包含的loadtxt函数，读取的前提是txt文件不是完全的杂乱无章，没有一点格式、结构可循，如果真的是这样，建议手动调整一下格式，使其尽量保持一定的格式结果，然后再读取，不然的话，会出现错误，我这里新建了一个txt文件，样本内容如下，每行的数据以3个空格为间隔，一般情况下，实验所产生的txt数据都是有一定结构的：

对应读取的代码如下，这里以读取1，3列数据为例，很简单：

程序运行结果如下，已经成功打印出1，3列数据：

2.读取excel文件指定的列。这里主要用到pandas这个包，以及其包含的read_excel函数，因为excel数据本来就是有一定格式的，所以读起来就简单了许多，这里我新建了一个excel文件，样本数据如下：

对应读取的代码如下，这里以读取1，3列数据为例，很简单：

程序运行结果如下，已经成功打印出1，3列数据：

3.至于dat文件的话，这里提供一种可能思路，如果dat文件可以直接用记事打开的话，并且数据可以正常显示，没有乱码的情况下，有一定的格式可循，可以将其看作一个普通文件，使用python的open函数进行读取，将读取的数据存储在一个list列表中，或者使用特定软件将其转换成txt或excel文件后，再进行读取。如果是特殊类型的文件，这个就不好说了，这里就要自己想办法了。

至于后面如何进行可视化绘图，我就不多说了，像matplotlib等数据可视化包都可以。至此，就完成了这3中类型文件的读取，总的来说，实现起来不难，都有现成的包可直接利用，方便了许多，当然你也可以用其他包或者自己来实现，这个就因人而异了，只要能正常的读取实验数据就行，网上也有这方面的资料，你可以参考一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

⑨ python导出excel文档

#-*-coding:utf8-*-
importxlrd
fname="reflect.xls"
bk=xlrd.open_workbook(fname)
shxrange=range(bk.nsheets)
try:
sh=bk.sheet_by_name("Sheet1")
except:
print"nosheetin%snamedSheet1"%fname
#获取行数
nrows=sh.nrows
#获取列数
ncols=sh.ncols
print"nrows%d,ncols%d"%(nrows,ncols)
#获取第一行第一列数据
cell_value=sh.cell_value(1,1)
#printcell_value
row_list=[]
#获取各行数据
foriinrange(1,nrows):
row_data=sh.row_values(i)
row_list.append(row_data)