使用 pyexcelerate 的 Dataframe 打印索引
Dataframe print index using pyexcelerate
如何在我的输出 excel sheet 上显示索引?
这是我的代码:
data = [df.columns.tolist(), ] + df.values.tolist()
wb = Workbook()
wb.new_sheet("sample", data=data)
wb.save("output.xlsx")
如何将索引显示为第一列?我能够使用 openpyxl 并设置 index = True
来做到这一点。
Edit1:使用以下代码更新了代码:
data = [myNewDF.columns.tolist()] + myNewDF.values.tolist()
data = [[index] + row for index, row in zip(myNewDF.index, data)]
除了 1 行变为 missing.Results 显示如下:
TestA A B C D E
TestB 1 1 1 1 0
TestC 0 0 0 1 1
TestD 0 1 1 0 1
理想的结果应该是:
A B C D E
TestA 1 1 1 1 0
TestB 0 0 0 1 1
TestC 0 1 1 0 1
TestD 1 0 0 0 0
输入文件:
ColumnA ColumnB
TestA A
TestA B
TestA C
TestA D
TestB D
TestB E
TestC C
TestC B
TestC E
TestD A
Edit2:实际工作的修改代码:
data = [myNewDF.columns.tolist()] + myNewDF.values.tolist()
ind =[""] + myNewDF.index.tolist())
data = [[index] + row for index, row in zip(ind, data)]
也许只是在数据中包含索引?
df = DataFrame({'Name': ['a', 'b', 'c'], 'Age': ['one', 'two', 'three']})
data = [df.columns.tolist()] + df.values.tolist()
data = [[index] + row for index, row in zip(df.index, data)]
如何在我的输出 excel sheet 上显示索引? 这是我的代码:
data = [df.columns.tolist(), ] + df.values.tolist()
wb = Workbook()
wb.new_sheet("sample", data=data)
wb.save("output.xlsx")
如何将索引显示为第一列?我能够使用 openpyxl 并设置 index = True
来做到这一点。
Edit1:使用以下代码更新了代码:
data = [myNewDF.columns.tolist()] + myNewDF.values.tolist()
data = [[index] + row for index, row in zip(myNewDF.index, data)]
除了 1 行变为 missing.Results 显示如下:
TestA A B C D E
TestB 1 1 1 1 0
TestC 0 0 0 1 1
TestD 0 1 1 0 1
理想的结果应该是:
A B C D E
TestA 1 1 1 1 0
TestB 0 0 0 1 1
TestC 0 1 1 0 1
TestD 1 0 0 0 0
输入文件:
ColumnA ColumnB
TestA A
TestA B
TestA C
TestA D
TestB D
TestB E
TestC C
TestC B
TestC E
TestD A
Edit2:实际工作的修改代码:
data = [myNewDF.columns.tolist()] + myNewDF.values.tolist()
ind =[""] + myNewDF.index.tolist())
data = [[index] + row for index, row in zip(ind, data)]
也许只是在数据中包含索引?
df = DataFrame({'Name': ['a', 'b', 'c'], 'Age': ['one', 'two', 'three']})
data = [df.columns.tolist()] + df.values.tolist()
data = [[index] + row for index, row in zip(df.index, data)]