Convertir un DataFrame Pandas en Excel

En utilisant l’API Aspose.Cells pour Python via .NET, vous pouvez convertir un DataFrame pandas en Excel, OpenOffice, Pdf, Json et de nombreux autres formats.

Convertir un DataFrame Pandas en Excel via des données json

Voici un exemple de snippet de code pour démontrer comment importer des données d’un DataFrame pandas dans un fichier Excel en utilisant Aspose.Cells pour Python via .NET :

1. Créez un jeu de données d’échantillon de pandas DataFrame.
2. Utilisez la bibliothèque pandas pour convertir les données du DataFrame en données JSON.
3. Importez les données JSON en utilisant Aspose.Cells pour 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")

Convertir le DataFrame Pandas en Excel directement

Voici un exemple de snippet de code pour démontrer comment importer des données d’un DataFrame pandas dans un fichier Excel en utilisant Aspose.Cells pour Python via .NET :

1. Créez un jeu de données d’échantillon de pandas DataFrame.
2. Traversez le DataFrame et importez les données en utilisant Aspose.Cells pour 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")