熊猫系列到 Excel答案

【问题标题】：Pandas Series to Excel熊猫系列到 Excel
【发布时间】：2014-06-15 10:31:24
【问题描述】：

pandas.Series 对象does have many to_* functions，但它缺少to_excel 函数。是否有更简单/更好的方法来完成此 sn-p 第 3 行中的导出？仅仅为了一个简单的 I/O 首先将 Series 转换为 DataFrame 感觉很笨拙：

import numpy as np
import pandas as pd
s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])
pd.DataFrame(s).to_excel('s.xlsx', 's')

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以：

1。从头构造一个`DataFrame`，

在这种情况下，您已经回答了自己的问题。

2。使用`Series.to_frame()`

s.to_frame(name='column_name').to_excel('xlfile.xlsx', sheet_name='s')

【讨论】：

好的，所以答案实际上是“不”。但是to_frame 队列很好，为我手动更改 s.name 节省了一行，并且在我的上下文中看起来不像是丑陋的类型转换（pd.DataFrame 看起来像我）。
如果你有兴趣，这可能是一个很好的第一次在 github 上的 pull request，虽然我不确定将单个列写入 Excel 表有多常见。
如果第二次发生在我身上，我会考虑这样做；它只是在对 DataFrame 求和时发生在我身上。
仅供参考，还有一个 DataFrame.squeeze() 方法可以将单个列 DataFrame 转换为 Series。
有人在 github 上创建过这个问题吗？我没找到。

【解决方案2】：

0.20 中的新功能：Series.to_excel()

从 pandas 0.20 版开始，Series 现在直接支持to_excel（详见PR #8825）：

import pandas as pd
s = pd.Series([0, 1, 2, 4, 8, 16], name='a_series')
s.to_excel('foo.xlsx')

文件 foo.xlsx 的内容：

  |  A | B         | 
--+----+-----------+---------------------
1 |    | a_series  | 
2 |  0 | 0         | 
3 |  1 | 1         | 
4 |  2 | 2         | 
5 |  3 | 4         | 
6 |  4 | 8         | 
7 |  5 | 16        | 
-.           ,---------------------------
  \ Sheet 1 /  \ Sheet 2 / \ Sheet 3 /

【讨论】：

有没有办法把Series的写法从竖写改为横写，让索引作为列使用？
@KrzysztofSłowiński 不直接，只能通过s.to_frame().T.to_excel(...)，使用DataFrame的转置操作。

1。从头构造一个DataFrame，

2。使用Series.to_frame()

0.20 中的新功能：Series.to_excel()

1。从头构造一个`DataFrame`，

2。使用`Series.to_frame()`