如何使用 Python 将给定的列表分割并插入到 Excel 文件中？

在本文中，我们将向您展示如何使用 Python 将列表分割并将其插入到 Excel 文件中。

假设我们获取了一个静态列表，并将其分割，并将这些列表项插入到 Excel 文件中，从而返回一个 Excel 文件，例如 outputExcelFile.xlsx，其中包含以下输出。

outputExcelFile.xlsx

球员姓名 国家
Virat Kohli 印度
Bhuvaneshwar Kumar 印度
Mahendra Singh Dhoni 印度
Rashid Khan 阿富汗
Hardik Pandya 印度
David Warner 澳大利亚 西印度群岛
Kieron Pollard 印度
Rohit Sharma 新西兰
Kane Williamson 南非

方法 1：不显示索引值

算法（步骤）

以下是执行所需任务的算法/步骤：

  • 使用 import 关键字导入 pandas 模块（Pandas 是一个 Python 开源数据处理和分析包。它有一套广泛的数据结构和操作，用于处理数字表格和时间序列。此模块可以读取、筛选和重新排列 Excel、JSON 和 CSV 格式的小型和大型数据集。）

  • 创建一个变量来存储静态/动态列表。

  • 使用 pandas 的 Dataframe() 函数创建数据框，并创建一个变量来存储它。

  • 将输入列表分割成两个 pandas 列，一个用于“球员姓名”，另一个用于“国家”，使用切片。

示例

newDataframe['Player Name'] = inputList[0:9]
newDataframe['Country'] = inputList[10:19]

  • 使用 to_excel() 函数将上述数据框转换为 Excel 文件 (.xlsx)，并将索引设置为 False（如果我们设置 index=False，则不会获取索引值）。

示例

以下程序将列表项分割并将其插入到 Excel 文件中，返回一个不显示索引值的 Excel 文件：

# importing pandas module
import pandas as pd

# input list
inputList = ['Virat Kohli', 'Bhuvaneshwar Kumar', 'Mahendra Singh Dhoni', 'Rashid Khan', 'Hardik Pandya',
   'David Warner', 'Kieron Pollard', 'Rohit Sharma', 'Kane Williamson', 'Kagiso Rabada',
   'India', 'India', 'India', 'Afghanistan', 'India', 'Australia'
   'West Indies', 'India', 'New Zealand', 'South Africa']

# Creating a new data frame
newDataframe = pd.DataFrame()

# Splitting the list into two pandas columns, one for the "Player Name" and

# the second one for the Country using slicing.
newDataframe['Player Name'] = inputList[0:9]
newDataframe['Country'] = inputList[10:19]

# Converting the data frame to an excel file
newDataframe.to_excel('outputExcelFile.xlsx', index = False)

# Reading the data from the outputExcelFile
excelData=pd.read_excel('outputExcelFile.xlsx')

#Printing the data frame
print(excelData)

输出

执行上述程序将生成以下输出：

      Player Name          Country
0     Virat Kohli           India
1     Bhuvneshwar Kumar    India
2     Mahendra Singh Dhoni  India
3     Rashid Khan           Afghanistan
4     Hardik Pandya         India
5     David Warner          Australia West Indies
6     Kieron Pollard        India
7     Rohit Sharma          New Zealand
8     Kane Williamson       South Africa

我们以列表形式输入了一些单词，然后创建了一个数据框来将这些值存储为行和列，然后在数据框中创建了一个列，并利用列表的切片来将这些值存储在该列中。我们使用 to_excel() 函数将此数据框转换为 Excel 文件，并且为了查看数据是否存在，我们使用 pandas 读取了相同的输出 Excel 文件并显示了这些值。

注意 - 如果您想显示索引值

使用 to_excel() 函数将上述数据框转换为 Excel 文件 (.xlsx)，并将索引设置为 True（如果我们设置 index=True，则将获取索引值），如下所示：

newDataframe.to_excel('outputExcelFile.xlsx', index = True)

您将获得以下输出

  Unnamed: 0  Player Name          Country
0          0  Virat Kohli            India
1          1  Bhuvneshwar Kumar     India
2          2  Mahendra Singh Dhoni   India
3          3  Rashid Khan            Afghanistan
4          4  Hardik Pandya          India
5          5  David Warner           Australia West Indies
6          6  Kieron Pollard         India
7          7  Rohit Sharma           New Zealand
8          8  Kane Williamson        South Africa

因为我们将索引指定为 true，所以它将生成一个新列来存储索引。

结论

我们学习了如何创建数据框并将列表内容分割到数据框的列中，以及如何将数据框转换为 Excel，然后如何将输出 Excel 文件转换回数据框以确认结果。我们学习了如何在 Excel 电子表格中添加/删除索引。

更新于：2022-08-18

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