本文实例为大家分享了三种方式使用python写数据到csv或xlsx文件,供大家参考,具体内容如下
第一种:使用csv模块,写入到csv格式文件
# -*- coding: utf-8 -*- import csv with open("my.csv", "a", newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(["URL", "predict", "score"]) row = [['1', 1, 1], ['2', 2, 2], ['3', 3, 3]] for r in row: writer.writerow(r)
第二种:使用openpyxl模块,写入到xlsx格式文件
# -*- coding: utf-8 -*- import openpyxl as xl import os def write_excel_file(folder_path): result_path = os.path.join(folder_path, "my.xlsx") print(result_path) print('***** 开始写入excel文件 ' + result_path + ' ***** \n') if os.path.exists(result_path): print('***** excel已存在,在表后添加数据 ' + result_path + ' ***** \n') workbook = xl.load_workbook(result_path) else: print('***** excel不存在,创建excel ' + result_path + ' ***** \n') workbook = xl.Workbook() workbook.save(result_path) sheet = workbook.active headers = ["URL", "predict", "score"] sheet.append(headers) result = [['1', 1, 1], ['2', 2, 2], ['3', 3, 3]] for data in result: sheet.append(data) workbook.save(result_path) print('***** 生成Excel文件 ' + result_path + ' ***** \n') if __name__ == '__main__': write_excel_file("D:\core\\")
第三种,使用pandas,可以写入到csv或者xlsx格式文件
import pandas as pd result_list = [['1', 1, 1], ['2', 2, 2], ['3', 3, 3]] columns = ["URL", "predict", "score"] dt = pd.DataFrame(result_list, columns=columns) dt.to_excel("result_xlsx.xlsx", index=0) dt.to_csv("result_csv.csv", index=0)
这种代码最少,最方便
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月16日
2024年11月16日
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