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國產化Excel開發組件Spire.XLS教程：在Python中將Pandas DataFrame導出到Excel的詳細教程 - 動態 詳情

在 Python 開發中，處理表格數據是非常常見的任務，而 Pandas 是最常用的數據處理和分析庫。開發者經常需要將 Pandas DataFrame 導出到 Excel，以便進行報告、團隊協作或進一步的數據分析。雖然 Pandas 提供了 to_excel 方法進行基本導出，但如果需要創建格式豐富和含圖表的專業 Excel 報表，則需要藉助專業Excel庫。

本教程介紹如何在Python中使用 Spire.XLS for Python 庫將單個或多個 Pandas DataFrame 寫入到 Excel，並實現靈活的格式化與可視化設置。

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為什麼使用 Spire.XLS 導出 Pandas DataFrame 到 Excel

雖然 Pandas 提供了基本的 Excel 導出功能，但它主要用於數據輸出而非 Excel 文件處理，對格式設置、樣式應用和圖表生成等高級功能的支持有限。相比之下，Spire.XLS 是一個專為 Excel 文件創建與操作而設計的專業庫，能夠提供更靈活、更全面的控制。使用 Spire.XLS，開發者可以：

  • 將多個 DataFrame 組織到同一個工作簿的不同工作表中。
  • 自定義標題、字體、顏色和單元格格式，生成專業佈局。
  • 自動調整列寬和行高，提高可讀性。
  • 添加圖表、公式和其他 Excel 功能，而無需安裝微軟Excel或其他庫。

 

pip install pandas spire.xls

這些庫允許你將 DataFrame 導出到 Excel，並自定義格式、插入圖表和生成結構化佈局。

將單個 Pandas DataFrame 導出到 Excel 並設置格式

導出單個 DataFrame 到 Excel 是最常見的場景。使用 Spire.XLS，不僅可以導出 DataFrame，還可以格式化標題、設置單元格樣式，並添加圖表，讓你的報表看起來更加專業。

具體實現步驟如下：

步驟 1：創建示例 DataFrame

首先，需要創建一個 DataFrame。以下是一個示例DataFrame，你可以將其替換為自己的數據。

import pandas as pd
from spire.xls import *

# 創建一個示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['張偉', '李娜', '王強'],        # 員工姓名
    '部門': ['人事部', '財務部', '技術部'],   # 部門
    '月薪': [8000, 9500, 12000]             # 月薪
})

 

Pandas DataFrame 導出到 Excel 的準備工作

在導出 Pandas DataFrame 到 Excel 之前，請確保已安裝pandas與Spire.XLS庫：

import pandas as pd
from spire.xls import *

# 創建一個示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['張偉', '李娜', '王強'],        # 員工姓名
    '部門': ['人事部', '財務部', '技術部'],   # 部門
    '月薪': [8000, 9500, 12000]             # 月薪
})

步驟 2：創建工作簿並訪問第一個工作表

接下來，創建一個新的 Excel 工作簿，並獲取第一個工作表。給工作表命名為 "員工信息"，便於理解和管理。

# 創建新工作簿
workbook = Workbook()
sheet = workbook.Worksheets[0]
sheet.Name = "員工信息"  # 給工作表命名

步驟 3：寫入列標題並格式化

將列標題寫入 Excel 第一行，並加粗字體，同時設置淺灰色背景，使表格整潔、易於閲讀。

# 寫入列標題
for colIndex, colName in enumerate(df.columns, start=1):
    cell = sheet.Range[1, colIndex]
    cell.Text = colName
    cell.Style.Font.IsBold = True          # 設置標題加粗
    cell.Style.Color = Color.get_LightGray()  # 設置淺灰色背景

步驟 4：寫入數據行

將 DataFrame 中的每一行數據寫入 Excel。對於數字數據，使用 NumberValue 屬性，讓 Excel 能夠識別並用於計算和繪圖；對於文本數據，則使用 Text 屬性。

# 寫入數據行
for rowIndex, row in enumerate(df.values, start=2):
    for colIndex, value in enumerate(row, start=1):
        cell = sheet.Range[rowIndex, colIndex]
        if isinstance(value, (int, float)):
            cell.NumberValue = value  # 數字使用 NumberValue
        else:
            cell.Text = str(value)    # 文本使用 Text

步驟 5：應用邊框並自動調整列寬

為數據區域添加外部和內部邊框，並讓列寬自動適應內容長度，使 Excel 表格更加美觀、像專業報表。

# 應用邊框並自動調整列寬
usedRange = sheet.AllocatedRange
usedRange.BorderAround(LineStyleType.Thin, Color.get_Black())  # 外邊框
usedRange.BorderInside(LineStyleType.Thin, Color.get_Black())  # 內邊框
usedRange.AutoFitColumns()  # 自動調整列寬

步驟 6：添加圖表以可視化數據

圖表能夠幫助快速理解數據趨勢。在本示例中，我們創建一個柱狀圖，用於比較各員工月薪。

# 添加圖表
chart = sheet.Charts.Add()
chart.ChartType = ExcelChartType.ColumnClustered   # 設置柱狀圖
chart.DataRange = sheet.Range["A1:C4"]             # 圖表數據範圍
chart.SeriesDataFromRange = False
chart.LeftColumn = 5      # 圖表左側位置
chart.TopRow = 1          # 圖表上方位置
chart.RightColumn = 10    # 圖表右側位置
chart.BottomRow = 16      # 圖表底部位置
chart.ChartTitle = "員工月薪對比"                  # 圖表標題
chart.ChartTitleArea.Font.Size = 12
chart.ChartTitleArea.Font.IsBold = True

步驟 7：保存工作簿

最後，將工作簿保存到指定位置。

# 保存 Excel 文件
workbook.SaveToFile("員工信息報表.xlsx", ExcelVersion.Version2016)
workbook.Dispose()

輸出結果：

Excel文件生成後，你可以對其進行進一步處理，例如將其轉換為 PDF，方便分享：

workbook.SaveToFile("員工信息報表.pdf", FileFormat.PDF)

將多個 Pandas DataFrame 導出到同一個 Excel 文件

在生成 Excel 報表時，經常需要將多個數據集放在不同的工作表中。使用 Spire.XLS，每個 DataFrame 可以寫入獨立工作表，使相關數據清晰有序，便於分析。

具體實現步驟如下：

步驟 1：創建多個示例 DataFrame

在導出前，創建兩個 DataFrame：一個包含員工信息，另一個包含產品信息。每個 DataFrame 對應一個工作表。

import pandas as pd
from spire.xls import *

# 示例 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'姓名': ['張偉', '李娜'], '年齡': [28, 32]})
df2 = pd.DataFrame({'產品': ['筆記本電腦', '手機'], '價格': [7500, 3200]})

# 將 DataFrame 與對應工作表名綁定
dataframes = [
    (df1, "員工信息"),
    (df2, "產品信息")
]

這裏 dataframes 是一個元組列表，將每個 DataFrame 與其對應的工作表名稱關聯起來。

步驟 2：創建新工作簿

創建一個新的工作簿，用於存放DataFrame數據。新工作簿默認包含三個工作表。

# 創建新工作簿
workbook = Workbook()

步驟 3：循環寫入每個 DataFrame到單獨的Excel表格

使用循環遍歷列表中的 DataFrame，將每個數據集寫入單獨的工作表。同時為數據區域添加邊框。

for i, (df, sheet_name) in enumerate(dataframes):
    if i < workbook.Worksheets.Count:
        sheet = workbook.Worksheets[i]
    else:
        sheet = workbook.Worksheets.Add()
    
    sheet.Name = sheet_name

    # 寫入標題並設置字體加粗和背景顏色
    for colIndex, colName in enumerate(df.columns, start=1):
        cell = sheet.Range[1, colIndex]
        cell.Text = colName
        cell.Style.Font.IsBold = True
        cell.Style.Color = Color.get_LightGray()
        sheet.Columns[colIndex - 1].ColumnWidth = 15

    # 寫入數據行
    for rowIndex, row in enumerate(df.values, start=2):
        for colIndex, value in enumerate(row, start=1):
            cell = sheet.Range[rowIndex, colIndex]
            if isinstance(value, (int, float)):
                cell.NumberValue = value
            else:
                cell.Text = str(value)

    # 添加邊框
    usedRange = sheet.AllocatedRange
    usedRange.BorderAround(LineStyleType.Thin, Color.get_Black())
    usedRange.BorderInside(LineStyleType.Thin, Color.get_Black())

步驟 4：保存工作簿

將Excel文件保存到指定位置。

workbook.SaveToFile("員工與產品信息.xlsx", ExcelVersion.Version2016)
workbook.Dispose()

生成結果：

 

將 Pandas DataFrame 寫入現有 Excel 文件

在實際工作中，有時並不希望新建 Excel 文件，而是需要將新的數據寫入已有的工作簿。使用 Spire.XLS，可以輕鬆實現這一需求：只需加載現有工作簿，添加新的工作表或訪問目標工作表，然後按照與新建工作簿相同的邏輯寫入 DataFrame 數據。

以下代碼展示瞭如何將一個Pandas DataFrame寫入到現有Excel表格：

import pandas as pd
from spire.xls import *

workbook = Workbook()
workbook.LoadFromFile("員工與產品信息.xlsx")

new_df = pd.DataFrame({
    '區域': ['華北', '華南', '華東', '西南'],
    '銷售額': [120000, 150000, 130000, 110000]
})

new_sheet = workbook.Worksheets.Add("區域銷售")

# 寫入標題
for colIndex, colName in enumerate(new_df.columns, start=1):
    cell = new_sheet.Range[1, colIndex]
    cell.Text = colName
    cell.Style.Font.IsBold = True
    cell.Style.Color = Color.get_LightGray()
    new_sheet.Columns[colIndex - 1].ColumnWidth = 15

# 寫入數據
for rowIndex, row in enumerate(new_df.values, start=2):
    for colIndex, value in enumerate(row, start=1):
        cell = new_sheet.Range[rowIndex, colIndex]
        if isinstance(value, (int, float)):
            cell.NumberValue = value
        else:
            cell.Text = str(value)

# 保存
workbook.SaveToFile("員工產品區域信息.xlsx", ExcelVersion.Version2016)
workbook.Dispose()

生成結果：

導出 Pandas DataFrame 到 Excel的自定義選項

除了基礎導出外，還可以對導出過程進行自定義，以滿足特定報表需求。例如，可以選擇導出特定列，或者決定是否包含DataFrame索引，從而讓 Excel 文件更加整潔、易讀。

1. 選擇特定列

在實際場景中，很多時候並不需要導出 DataFrame 中的所有列。通過只導出需要的列，可以讓 Excel 報表內容更加簡潔，同時避免無關信息干擾閲讀。

下面示例演示如何只導出姓名和部門兩列：

import pandas as pd
from spire.xls import *

# 創建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['張偉', '李娜', '王強'],
    '部門': ['人事部', '財務部', '技術部'],
    '月薪': [8000, 9500, 12000]
})

# 指定需要導出的列
columns_to_export = ['姓名', '部門']

# 創建新的工作簿並獲取第一個工作表
workbook = Workbook()
sheet = workbook.Worksheets[0]

# 寫入標題行
for colIndex, colName in enumerate(columns_to_export, start=1):
    sheet.Range[1, colIndex].Text = colName

# 寫入數據行
for rowIndex, row in enumerate(df[columns_to_export].values, start=2):
    for colIndex, value in enumerate(row, start=1):
        sheet.Range[rowIndex, colIndex].Text = value

# 保存 Excel 文件
workbook.SaveToFile("選擇列.xlsx")
workbook.Dispose()

2. 包含或排除DataFrame索引

默認情況下，DataFrame 的索引不會導出到 Excel。但在一些報表中，行號或索引對數據分析非常重要。此時，可以手動將索引寫入工作表，使每一行都有明確標識。

下面示例展示如何在導出特定列的同時包含索引：

# 寫入索引標題
sheet.Range[1, 1].Text = "索引"

# 寫入索引數值（數字）
for rowIndex, idx in enumerate(df.index, start=2):
    sheet.Range[rowIndex, 1].NumberValue = idx

# 寫入其他列標題，從第二列開始
for colIndex, colName in enumerate(columns_to_export, start=2):
    sheet.Range[1, colIndex].Text = colName

# 寫入數據行
for rowIndex, row in enumerate(df[columns_to_export].values, start=2):
    for colIndex, value in enumerate(row, start=2):
        if isinstance(value, (int, float)):
            sheet.Range[rowIndex, colIndex].NumberValue = value
        else:
            sheet.Range[rowIndex, colIndex].Text = str(value)

# 保存 Excel 文件
workbook.SaveToFile("包含索引.xlsx", ExcelVersion.Version2016)
workbook.Dispose()

總結

本文介紹了在 Python 中使用 Spire.XLS 將 Pandas DataFrame 導出到 Excel 的多種方法。通過示例可以看到，除了基礎的數據導出外，還可以實現標題樣式設置、數據格式化、向現有工作簿寫入數據，以及選擇特定列或包含索引等操作。這些方法讓數據分析和報表生成過程更加靈活，使開發者能夠更好地控制導出內容和展示效果，以適應不同的應用場景和業務需求。

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常見問題解答（FAQs）

問：如何在 Python 中將 Pandas DataFrame 導出到 Excel？

答： 可以使用 Spire.XLS 或類似庫將 DataFrame 寫入 Excel 文件。這樣不僅可以導出數據，還可以自定義表頭樣式、單元格格式以及添加圖表等，使報表更專業。

問：是否可以在同一個 Excel 文件中導出多個 DataFrame？

答： 可以。通過 Spire.XLS，可以將多個 DataFrame 寫入同一個工作簿的不同工作表中，從而將相關數據整合在一個文件裏，便於管理和分析。

問：如何在導出的 Excel 中設置標題和單元格樣式？

答： 可以將表頭字體加粗、設置背景顏色，調整列寬和行高，數字使用 NumberValue 屬性保存，以便 Excel 識別和計算。這些設置能讓 Excel 報表看起來更規範、易讀。

問：能在導出的 Excel 文件中添加圖表嗎？

答： 可以。Spire.XLS 支持柱狀圖、折線圖等多種圖表類型，圖表可以直接綁定 DataFrame 的數據，幫助快速展示數據趨勢或對比分析。

問：導出 Excel 文件是否必須安裝 Microsoft Excel？

答： 不需要。Spire.XLS 可以在 Python 中獨立創建和格式化 Excel 文件，無需依賴 Excel 軟件本身。

問：可以選擇導出 DataFrame 的部分列或包含索引嗎？

答： 可以。導出時可以指定需要的列，也可以選擇是否包含索引，從而生成更簡潔、針對性更強的報表。

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