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a_data=pd.DataFrame()#你的数据集
a_data.to_excel(excel_writer= r"#你想要存储的路径\\你想要存储的文件名.xlsx")
举个例子 a_data=pd.DataFrame({'标题':cc_title,'发布时间':cc_issue_time,'notice':cc_notice,'预算(元)':cc_budget,'发布地区':cc_reigon,'详细网址1': cc_web,'详细网址2': cc}) a_data.to_excel(excel_writer= r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\导出结果(一个巨大的爬虫).xlsx")注意一定要用双"\\"或者单向逆斜杠"/" 举例说明 #可以这样写 C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\导出结果(一个巨大的爬虫).xlsx #或者这样写 C:/Users/Administrator/Desktop/导出结果(一个巨大的爬虫).xlsx演示结果 其实除了pandas库可以处理excel存储的问题外 还有很多别的库 比如 xlwt 库 import xlwt workbook=xlwt.Workbook(encoding='utf-8') booksheet=workbook.add_sheet('Sheet 1', cell_overwrite_ok=True) DATA=((数据标签的位置), (第一行数据), (第二行数据), #以此类推 ) for i,row in enumerate(DATA): for j,col in enumerate(row): booksheet.write(i,j,col) workbook.save('你想存储的文件名.xls') #默认存储在Desktop中但不建议使用 理由: pandas除了excel储存与读取 其实还有很多数据处理的函数 例如 pd.DataFrame() pd.read_csv()等。 #举例说明 pd.DataFrame() # 自己创建数据框,用于练习 pd.read_csv() # 从CSV⽂件导⼊数据 pd.read_table() # 从限定分隔符的⽂本⽂件导⼊数据 pd.read_excel() # 从Excel⽂件导⼊数据 pd.read_sql() # 从SQL表/库导⼊数据 pd.read_json() # 从JSON格式的字符串导⼊数据 pd.read_html() # 解析URL、字符串或者HTML⽂件,抽取其中的tables表格以上几个例子基本包含了日常进行数据导入的常用形式。 对于常用的数据分析pandas基本拟合的 真的非常适合在数据分析前做处理工作 如果不使用pandas的话经常会陷入后期东拼西凑库的窘境 数据处理的工作会变得很麻烦。 建议新手多研究一下pandas库 |
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