Python案例如何导出Excel数据？

wen python案例 2026-06-11 22

Python案例如何导出Excel数据？从入门到实战的完整指南

目录导读

为什么用Python导出Excel数据？
核心库与安装指南
从列表导出简单Excel表格
从数据库查询结果导出Excel
格式化与多Sheet导出
常见错误问答
总结与进阶建议

为什么用Python导出Excel数据？

在日常数据处理与自动化办公中，Python导出Excel数据是高频需求，无论是数据清洗后的结果、爬虫采集的数据，还是数据库查询记录，借助Python的pandas和openpyxl库，你可以在几行代码内生成标准.xlsx文件。

Python案例如何导出Excel数据？

核心优势：

自动化：定时导出任务无需人工操作
灵活性：支持合并单元格、条件格式、图表等高级功能
兼容性：生成的Excel文件可在Office、WPS、Google Sheets中打开

核心库与安装指南

必备库

库名称	作用	安装命令
pandas	数据处理与便捷导出	`pip install pandas`
openpyxl	底层Excel读写引擎	`pip install openpyxl`

验证安装

import pandas as pd
import openpyxl
print("环境准备完成")

从列表导出简单Excel表格

场景

你有一份学生成绩数据,需要导出为Excel。

代码实现

import pandas as pd
# 准备数据
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '数学': [90, 85, 78],
    '语文': [88, 92, 81]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 导出Excel
df.to_excel('成绩表.xlsx', index=False)
print("导出成功：成绩表.xlsx")

关键参数说明

index=False：不写入行索引号
默认Sheet名为“Sheet1”，可通过sheet_name='成绩'修改

从数据库查询结果导出Excel

场景

从MySQL数据库查询订单数据并导出。

完整代码

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 数据库连接（请替换为你的实际配置）
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/shop')
# SQL查询
sql = "SELECT order_id, amount, status FROM orders WHERE status='已完成'"
# 读取数据+导出
df = pd.read_sql(sql, engine)
df.to_excel('已完成订单.xlsx', index=False)
print(f"成功导出 {len(df)} 条订单记录")

注意：若使用SQLite，连接字符串改为sqlite:///mydb.db即可。

格式化与多Sheet导出

场景

需要生成一份含三个Sheet的报表，并对标题行加粗、列宽自适应。

代码实现

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
# 三个数据表
df1 = pd.DataFrame({'产品': ['A', 'B'], '销量': [100, 200]})
df2 = pd.DataFrame({'产品': ['C', 'D'], '销量': [150, 250]})
df3 = pd.DataFrame({'产品': ['E', 'F'], '销量': [300, 350]})
wb = Workbook()
# 逐个添加Sheet
for i, (df, sheet_name) in enumerate(zip(
    [df1, df2, df3], ['一季度', '二季度', '三季度']
)):
    if i == 0:
        ws = wb.active
        ws.title = sheet_name
    else:
        ws = wb.create_sheet(title=sheet_name)
    # 写入数据
    for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
        ws.append(r)
    # 格式化标题行
    for cell in ws[1]:
        cell.font = Font(bold=True, color='0000FF')
    # 调整列宽（简单自适应）
    for col in ws.columns:
        max_length = max(len(str(cell.value)) for cell in col if cell.value)
        ws.column_dimensions[col[0].column_letter].width = max_length + 2
wb.save('季度报表.xlsx')
print("多Sheet格式化报表已生成")

常见错误问答

问：导出后Excel文件打开显示乱码？
答：通常是因为openpyxl引擎默认处理UTF-8，若数据含中文，确保代码文件第一行添加# -*- coding: utf-8 -*-，并设置encoding='utf-8-sig'（如果使用CSV）。“Python导出Excel数据”天然支持中文,无需额外编码。

问：如何将多个DataFrame写入同一个Sheet的不同位置？
答：使用openpyxl的load_workbook与append配合。

from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('模板.xlsx')
ws = wb.active
for row in df.values.tolist():
    ws.append(row)
wb.save('结果.xlsx')

问：导出到Excel后数字被存储为文本？
答：检查pandas的dtype，可以在读取时用pd.read_excel的dtype参数，或写入时用.astype(float)转换，使用openpyxl直接写入数字类型可避免此类问题。

问：可以导出为CSV而不是Excel吗？
答：可以，使用df.to_csv('data.csv', encoding='utf-8-sig', index=False)，CSV文件兼容性更广，但丢失格式与多Sheet能力，如果你的需求是“Python导出Excel数据”，建议坚持使用.xlsx格式。