목록Python/Python Pandas (77)

달나라 노트

Python Pandas & openpyxl : number_format (숫자의 format 정하기)

cell 객체의 number_format을 이용하면 숫자의 형식을 지정할 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', i..
Python/Python Pandas 2024. 2. 26. 22:46
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
Prev 1 2 3 4 5 6 7 ··· 20 Next