python 将DataFrame写入excel文件,其中列表中的项被放入单独的单元格中

fnvucqvd  于 2023-02-15  发布在  Python
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考虑像pivoted这样的 Dataframe ,其中一些数据的复制在 Dataframe 中以列表的形式给出:

d = {'Compound': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'],
     'Conc': [1, 0.5, 0.1, 1, 0.5, 0.1, 2, 1, 0.5, 0.1],
     'Data': [[100, 90, 80], [50, 40, 30], [10, 9.7, 8], 
              [20, 15, 10], [3, 4, 5, 6], [100, 110, 80],
              [30, 40, 50, 20], [10, 5, 9, 3], [2, 1, 2, 2], [1, 1, 0]]}

df = pd.DataFrame(data=d)
pivoted = df.pivot(index='Conc', columns='Compound', values='Data')

此df可以写入excel文件,如下所示:

with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    pivoted.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index_label='Conc')

如果重复数据在并排的单元格中给出,该如何编写?所需的excel文件:

bqf10yzr

bqf10yzr1#

然后,您需要以稍微不同的方式透视数据,首先explode Data列,然后使用groupby.cumcount进行重复数据删除:

(df.explode('Data')
   .assign(n=lambda d: d.groupby(level=0).cumcount())
   .pivot(index='Conc', columns=['Compound', 'n'], values='Data')
   .droplevel('n', axis=1).rename_axis(columns=None)
)

输出:

A    A    A    B    B    B    B   C   C   C    C
Conc                                                        
0.1    10  9.7    8  100  110   80  NaN   1   1   0  NaN
0.5    50   40   30    3    4    5    6   2   1   2    2
1.0   100   90   80   20   15   10  NaN  10   5   9    3
2.0   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  30  40  50   20
yqhsw0fo

yqhsw0fo2#

除了@mozway的答案之外,仅为了格式化,您可以用途:

piv = (df.explode('Data').assign(col=lambda x: x.groupby(level=0).cumcount())
         .pivot(index='Conc', columns=['Compound', 'col'], values='Data')
         .rename_axis(None))
piv.columns = pd.Index([i if j == 0 else '' for i, j in piv.columns], name='Conc')
piv.to_excel('file.xlsx')

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