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달나라 노트

Python Pandas & openpyxl : cell object (cell 객체)

openpyxl의 cell 객체를 이용하면 특정 cell의 다양한 정보를 가져올 수 있습니다. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'col3': [1234, 0.27383720, 39372, None, 102947291.293472], 'col4': [0.9, 0.5238, 0.13, 0.0028, 1024.29278], } df_test = pd.DataFrame(dict_test) xlsx_writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx', engine='openpyxl') df_test.to_excel(xlsx_writer, sheet_name='test..
Python/Python Pandas 2024. 2. 26. 22:37
Python Pandas & openpyxl : column_dimensions, row_dimensions (column 너비, row 높이 조절하기, column width, row height)

worksheet 객체의 column_dimensions, row_dimensions를 이용하면 column width, row height을 조절할 수 있습니다. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c'], 'col3': [1234, 2817, 209183], } df_test = pd.DataFrame(dict_test) xlsx_writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx', engine='openpyxl') df_test.to_excel(xlsx_writer, sheet_name='test1', index=False) worksheet = xlsx_writer.sheets['test1'..
Python/Python Pandas 2024. 2. 26. 22:26
Python Pandas & openpyxl : to_excel startcol, startrow (Data position 정하기)

pandas의 to_excel에서 startcol, startrow 옵션을 이용하면 어느 위치에 DataFrame을 위치시킬지 결정할 수 있습니다. import pandas as pd dict_test = { 'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c'], 'col3': [1234, 2817, 209183], } df_test = pd.DataFrame(dict_test) xlsx_writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx', engine='openpyxl') df_test.to_excel(xlsx_writer, sheet_name='test1', startcol=2, startrow=3) xlsx_writer.close() 위 코드의 결과는 다음과 같습..
Python/Python Pandas 2024. 2. 26. 22:20
Python Pandas : to_html() (DataFrame을 html로 바꾸기, convert dataframe to html)

to_html() method는 DataFrame을 html의 table tag format으로 만들어줍니다. Syntax DataFrame.to_html(header=True/False, index=True/False, na_rep=value, border=int, float_format=pattern) - header True -> html에 header를 표시해줍니다. (column name을 표시한다는 의미입니다.) False -> html에 header를 표시하지 않습니다. (column name을 표시하지 않는다는 의미입니다.) - index True -> html에 index를 표시해줍니다. False -> html에 index를 표시하지 않습니다. - na_rep NaN을 무엇으로 대체하여..
Python/Python Pandas 2023. 10. 25. 02:02
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