如何使用正确的列对齐将字典转储到.xlsx文件中？

Question

我有一个包含2000个项目的字典，如下所示：

d = {'10071353': (0, 0), '06030011': (6, 0), '06030016': (2, 10), ...}

鉴于我想将其写入.xlsx文件，我使用此代码（取自here）：

import xlsxwriter
workbook = xlsxwriter.Workbook('myfile.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
row = 0
col = 0
order=sorted(d.keys())
for key in order:
    row += 1
    worksheet.write(row, col,     key)
    for item in d[key]:
        worksheet.write(row, col + 1, item)
        row += 1

workbook.close()

这将生成一个.xlsx文件，其中包含以下对齐方式：

    A           B
    06030001    0
                10

    06030002    10
                10

    06030003    5
                10

然而，这是我追求的对齐方式：

A           B    C
06030001    0    10

06030002    10   10

06030003    5    10

我应该在脚本中更改哪些内容才能实现此目的？

Answer 1

我认为这应该有所帮助：

import xlsxwriter
workbook = xlsxwriter.Workbook('myfile.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()
row = 0
col = 0

order=sorted(d.keys())
for key in order:
    row += 1
    worksheet.write(row, col,     key)
    i =1
    for item in d[key]:
        worksheet.write(row, col + i, item)
        i += 1

workbook.close()

IN:

d={'10071353':(0, 0),'06030011':(6, 0),'06030016':(2, 10)

OUT:
A           B    C
06030001    6    0

06030002    2    10

06030003    0    0

Answer 2

最好的方法是使用pandas执行此任务。这里提供了一些文档（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_excel.html）

import pandas as pd


a = {'1':[1,2,3,4], '2':[5,6,7,8]}
a = pd.DataFrame(a)


writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx', engine='xlsxwriter')
a.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
writer.save()

您可能需要安装xlsxwriter包

Answer 3

我认为你错了一个变量。

requires

这是错误的，worksheet.write(row, col + 1, item) row += 1 应该替换为row +=1

这是正确的方法，你可以使用相同的变量。

col +=1

输出：