Pandas DataFrame in Excel konvertieren

Pandas DataFrame über JSON-Daten in Excel konvertieren

Hier ist ein Beispielcode, der zeigt, wie Sie Daten aus einem Pandas DataFrame in eine Excel-Datei mithilfe von Aspose.Cells for Python via .NET importieren können:

  1. Erstellen Sie Beispieldaten für ein Pandas DataFrame.
  2. Verwenden Sie die Pandas-Bibliothek, um die DataFrame-Daten in JSON-Daten zu konvertieren.
  3. Importieren Sie JSON-Daten unter Verwendung von Aspose.Cells for Python via .NET.
import pandas as pd
from aspose.cells.utility import JsonUtility, JsonLayoutOptions
from aspose.cells import Workbook, Worksheet, Cells
# Create a sample pandas DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']}
df = pd.DataFrame(data)
# Convert pandas DataFrame to JSON
json_string = df.to_json(orient='records')
workbook = Workbook()
# Get the first worksheet
worksheet = workbook.worksheets[0]
# Get the cells
cells = worksheet.cells
options = JsonLayoutOptions()
unit = JsonUtility()
# Processes as table.
options.array_as_table = True
unit.import_data(json_string, cells, 0, 0, options)
workbook.save("out.xlsx")

Pandas DataFrame direkt in Excel konvertieren

Hier ist ein Beispielcode, der zeigt, wie Sie Daten aus einem Pandas DataFrame in eine Excel-Datei mithilfe von Aspose.Cells for Python via .NET importieren können:

  1. Erstellen Sie Beispieldaten für ein Pandas DataFrame.
  2. Durchlaufen Sie das DataFrame und importieren Sie Daten mithilfe von Aspose.Cells for Python via .NET.
import pandas as pd
import aspose.cells
from aspose.cells import Workbook, CellsHelper, License
workbook = Workbook()
# Get the first worksheet
worksheet = workbook.worksheets[0]
# Get the cells
cells = worksheet.cells
# create a sample DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 32, 18, 47],
'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Berlin']}
df = pd.DataFrame(data)
rowindex = 0
colindex = 0
for column in df:
cell = cells.get(rowindex, colindex)
cell.put_value(df[column].name)
colindex += 1
for index, row in df.iterrows():
rowindex += 1
colindex = 0
cell = cells.get(rowindex, colindex)
cell.put_value(row["name"])
colindex += 1
cell = cells.get(rowindex, colindex)
cell.put_value(row["age"])
colindex += 1
cell = cells.get(rowindex, colindex)
cell.put_value(row["city"])
colindex += 1
workbook.save("out.xlsx")