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I am using xlsxwriter as the engine that I pass to pandas.ExcelWriter. I have a DataFrame and I call to_excel() on it passing the writer that I've previously acquired. I then try grabbing the worksheet using get_worksheet_by_name(), which seems to work well, and then calling worksheet.insert_image() to insert an image.
我使用xlsxWriter作为引擎传递给pandas.ExcelWriter。我有一个DataFrame，并在其上调用to_exel()，传递我之前获得的编写器。然后，我尝试使用GET_WORKSHEET_BY_NAME()抓取工作表，它似乎工作得很好，然后调用worksheet.Insert_Image()来插入图像。
This isn't working. I have the supposition that to_excel() causes the worksheet to be written and thus not available for mutation later on. Is this correct? If so, would I have to have a manual process for reading every cell in the DataFrame and writing it to Excel myself using xlsxwriter so that I can do the image stuff too? Or is there a way to tell to_excel() not to finish writing the sheet?
这不管用。我假设TO_EXCEL()会导致工作表被写入，因此不能在以后进行更改。这样对吗？如果是这样，我是否必须手动读取DataFrame中的每个单元格，并使用xlsxWriter亲自将其写入Excel，以便我也可以执行图像操作？或者，有没有办法告诉TO_EXCEL()不要完成工作表的编写？
to_excel() doesn't write the sheet and lock it. Indeed you can use to_excel() multiple times to write multiple dataframes to the same sheet (just need to change the 'startrow' so they don't write over each other). As you have, executing Xlsxwriter worksheet commands should also work.
TO_EXCEL()不写入工作表并锁定它。实际上，您可以多次使用to_EXCEL()将多个数据帧写入同一张工作表(只需更改‘startrow’，这样它们就不会相互覆盖)。正如您所做的，执行XlsxWriter工作表命令也应该起作用。
This code example will insert a dataframe and the image
此代码示例将插入一个数据帧和图像
The worksheet assignment is just;worksheet = writer.sheets['Sheet1']
工作表分配为JUST；WORKSHEET=Writer.Sheets[‘Sheet1’]
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退出import pandas as pd
data_frame = pd.DataFrame({'Fruits': ['Appple', 'Banana', 'Mango',
'Dragon Fruit', 'Musk melon', 'grapes'],
'Sales in kg': [20, 30, 15, 10, 50, 40]})
with pd.ExcelWriter("foo.xlsx") as writer:
data_frame.to_excel(writer,
sheet_name="Sheet1",
index=False)
writer.sheets['Sheet1'].insert_image("D2", "pic.png")
However if you were to use
但是，如果您要使用
workbook = writer.book
worksheet = workbook.get_worksheet_by_name('Sheet1')
worksheet.insert_image("D2", "pic.png")
instead of writer.sheets, that would work as well.
而不是Writer.Sheets，这也是可行的。
The problem that I had was related to using column to export specific columns. The calculation for getting the correct column to work with was off. I had to adjust my calculation to work with the actually exported columns. Your sample was very helpful in validating my approach. I even used set_row_pixels() and set_column_pixels() to better place the image.
我遇到的问题与使用Column导出特定列有关。获得要使用的正确列的计算是错误的。我必须调整我的计算以处理实际导出的柱。您的样品对验证我的方法非常有帮助。我甚至使用了set_row_Pixels()和set_Column_Pixels()来更好地放置图像。
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pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗？ 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论，不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框，我想得到一个新的数据框，它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么？ 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中，如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图？ 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目)，并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列，“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列，即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如，假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西，更具体地说，结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框，如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df，如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ，其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值，我想删除不等于单独列表的行，最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框（显然，这确实发生了，目前我有一个像这样的数据集！:(） >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF，它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算，但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框，如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”，“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist（）时，出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串，但结果集是 NaN .我究竟做错了什么？ import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀！