Python使用records库导出Excel的实例代码

本文分享了Python导出Excel的实例代码，内容实用，特此整理分享。

对于数据分析师而言，以下需求十分常见。

需要从数据库或现有文本文件中提取符合特定条件的数据，进行二次处理后，将结果存储到Excel表格中，供其他部门人员进行后续分析。

在此过程中，Excel充当了关键桥梁角色。采用合适的工具和方法，可以避免手动将处理后的数据逐行复制粘贴，节省大量时间。

Python编程是数据分析师的必备技能。数据来源多样，过滤、筛选、排序及组合处理的过程可能极其复杂，因此掌握一门编程语言以及Linux下常用的文本文件处理命令是基础要求。

鉴于Python简洁易上手，且拥有丰富多样的开源库，它成为数据分析师的首选语言。

接下来介绍基于Python的records库，展示如何轻松将数据导出到Excel，仅需几行代码即可完成。

在《真正好用的python库》一文中，我曾提及records库。

该库作者Kenneth Reitz被公认为Python领域代码质量最高的两位开发者之一，他才华横溢且年轻有为。

records是专为人类设计的SQL查询库，可对接后端各类关系数据库，无需关注底层细节，只需提供URL和SQL语句即可操作。此外，它还支持将各种查询结果导出为多种格式，包括CSV、XLS、JSON及HTML Tables。

import records

rows = [
  {"x": 1, "y": 2},
  {"x": 2, "y": 3},
  {"x": 3, "y": 4},
  {"x": 4, "y": 5}
]
results = records.RecordCollection(iter(rows))
with open('demo.xlsx', 'wb') as f:
  f.write(results.export('xlsx'))

直接运行后生成的Excel格式表格如下所示：

此外，还可以生成CSV文件。Python内置了csv处理库，相比xlsx格式，其使用更为简单，且无需引入第三方库。

这里展示records库的一个典型应用场景：从MySQL数据库中读取数据，经过适当处理后，将数据存储到Excel或JSON格式的文本文件中。

以上就是本文的全部内容，希望对各位的学习有所帮助，也欢迎大家多多支持本站。