Convertir des Pandas en Excel

En utilisant Aspose.Cells for Python via .NET API, vous pouvez convertir Pandas DataFrame en Excel, OpenOffice, Pdf, Json et de nombreux formats différents.

Convertir Pandas DataFrame en Excel via des données json

Voici un exemple d’extrait de code pour montrer comment importer des données d’un DataFrame pandas vers un fichier Excel en utilisant Aspose.Cells for Python via .NET :

1. Créez un exemple de données DataFrame pandas.
2. Utilisez la bibliothèque pandas pour convertir les données DataFrame en données JSON.
3. Importez les données JSON en utilisant 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")

Convertir directement Pandas DataFrame en Excel

Voici un exemple d’extrait de code pour montrer comment importer des données d’un DataFrame pandas vers un fichier Excel en utilisant Aspose.Cells for Python via .NET :

1. Créez un exemple de données DataFrame pandas.
2. Parcourez DataFrame et importez des données en utilisant 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")