python - 将不同列的不同格式的 pandas DataFrame 写入 Excel

Question

我正在尝试将 pandas DataFrame 写入 .xlsx 文件，其中不同的数字列将具有不同的格式。例如，有些只显示两位小数，有些不显示，有些会格式化为带“%”符号的百分比等。

我注意到 DataFrame.to_html() 有一个 formatters 参数，它允许人们这样做，将不同的格式映射到不同的列。但是，DataFrame.to_excel() 方法上没有类似的参数。我们拥有的最多的是一个对所有数字都是全局的 float_format。

我已经阅读了许多至少部分与我的问题相关的 SO 帖子，例如:

• Use the older openpyxl engine to apply formats one cell at a time .这是我取得最大成功的方法。但这意味着编写循环以逐个单元地应用格式、记住偏移量等。
• Render percentages by changing the table data itself into strings .改变实际数据的路线启发我尝试通过在写入 Excel 之前在每一列上调用 round() 来处理小数位格式 - 这也有效，但我想避免改变数据。
• 各种其他的，主要是关于日期格式

pandas API 中是否有其他更方便的 Excel 相关函数/属性可以在这里提供帮助，或者在 openpyxl 上有类似的东西，或者可能有一些方法可以直接在每一列上指定输出格式元数据DataFrame 然后将由不同的输出器在下游解释？

Answer 1

您可以使用 Pandas 0.16 和 XlsxWriter 引擎通过访问底层工作簿和工作表对象来执行此操作:

import pandas as pd

# Create a Pandas dataframe from some data.
df = pd.DataFrame(zip(
    [1010, 2020, 3030, 2020, 1515, 3030, 4545],
    [.1, .2, .33, .25, .5, .75, .45],
    [.1, .2, .33, .25, .5, .75, .45],
))

# Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

# Get the xlsxwriter objects from the dataframe writer object.
workbook  = writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet1']

# Add some cell formats.
format1 = workbook.add_format({'num_format': '#,##0.00'})
format2 = workbook.add_format({'num_format': '0%'})
format3 = workbook.add_format({'num_format': 'h:mm:ss AM/PM'})

# Set the column width and format.
worksheet.set_column('B:B', 18, format1)

# Set the format but not the column width.
worksheet.set_column('C:C', None, format2)

worksheet.set_column('D:D', 16, format3)

# Close the Pandas Excel writer and output the Excel file.
writer.save()

输出:

另见 Working with Python Pandas and XlsxWriter .