這篇文章主要介紹了如何解決Python pandas df寫入excel出現(xiàn)的問題，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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代碼如下：

#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import lagrange#導(dǎo)入拉格朗日插值函數(shù)

inputfile="catering_sale.xls"
outputfile="H:\python\file\python_data_annalysis_mining\chapter04\sales.xls"

data=pd.read_excel(inputfile,sheetname=0)
statistic=data.describe()#保存基本統(tǒng)計量
print statistic

time=data[u'日期'].values
number=data[u'銷量'].values
plt.scatter(time,number)
plt.show()#根據(jù)散點(diǎn)圖找過濾異常值的方法

data[u'銷量'][(data[u'銷量']<300)|(data[u'銷量']>6000)]=None#過濾異常值，設(shè)置為空

#自定義列向量插值函數(shù)
#s為列向量，n為插值位置，k為取前后的數(shù)據(jù)個數(shù)，默認(rèn)為5，不宜太多，受到數(shù)值不穩(wěn)定性影響
def ployinterp_column(s,n,k=5):
 y=s[list(range(n-k,n))+list(range(n+1,n+1+k))]
 y=y[y.notnull()]#剔除異常值
 return lagrange(y.index,list(y))(n)#插值并返回插值結(jié)果

for i in data.columns:
 for j in range(len(data)):
  if(data[i].isnull())[j]:
   data[i][j]=ployinterp_column(data[i],j)

data.to_excel(outputfile)

1.import xlwt 錯誤

這個問題比較簡單，只需要在官網(wǎng)上下載安裝或者直接在編譯器中運(yùn)行如下代碼即可，

pip install xlwt

2.to_excel錯誤

這個錯誤是由于下面這句代碼引起的，

data.to_excel(outputfile)

錯誤描述：無效的模式（'w+b'）或者文件名，意思是，出現(xiàn)這個問題的原因可能有兩個，outputfile這個文件不可寫入（w是“寫”的意思），或者打開模式不對（b是以二進(jìn)制方式寫）；另一種錯誤，文件名出錯，很有可能是路徑有問題，經(jīng)過檢查，確實(shí)是路徑的問題，代碼如下：

outputfile="H:\python\file\python_data_annalysis_mining\chapter04\sales.xls"

改為如下代碼即可：

outputfile="H:\\python\\file\\python_data_annalysis_mining\\chapter04\\sales.xls"

即把單斜杠改為雙斜杠，，因?yàn)榇嬖谵D(zhuǎn)義問題。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“如何解決Python pandas df寫入excel出現(xiàn)的問題”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識等著你來學(xué)習(xí)!

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