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python - 如何将 groupby 分组表从 dataFrame 写入 word 文档？

问题描述

我是 pandas 和 python-docx 的新手，在 pandas 中使用 groupby 有一个这样的表：

在使用打印 dfprint(df)

输出：

Change Type      typeA        typeB     typeC    typeD    typeE    typeF
Component
A                  0            2        6         0         0       6
B                  0            3        2         1         1       3
C                  0            1        0         0         0       4
D                  0            2        2         0         0       3
E                  0            0        0         0         0       1
F                  0            3        0         0         1       2
G                  2            1        3         0         2       3
H                  0            0        0         0         0       1
I                  0            1        0         0         0       0

我正在使用以下内容将此数据帧df写入word document：

t = doc.add_table(df.shape[0]+1, df.shape[1])

for j in range(df.shape[-1]):
    t.cell(0,j).text = df.columns[j]


for i in range(df.shape[0]):
    for j in range(df.shape[-1]):
        t.cell(i+1,j).text = str(df.values[i,j])

如答案中所述： Writing a Python Pandas DataFrame to Word document

我正在打印以下内容：

typeA        typeB     typeC    typeD    typeE    typeF
  0            2        6         0         0       6
  0            3        2         1         1       3
  0            1        0         0         0       4
  0            2        2         0         0       3
  0            0        0         0         0       1
  0            3        0         0         1       2
  2            1        3         0         2       3
  0            0        0         0         0       1
  0            1        0         0         0       0

我是新手，因此无法弄清楚我哪里出错了，我想打印整个表格？

标签： pythonpandaspandas-groupbypython-docx

解决方案

看起来您没有将数据框的index值写入文件。我已经修改了您的脚本，以显示您可以使用df.index它们来访问这些内容，然后将它们写入第一列。

#...

t = doc.add_table(df.shape[0]+2, df.shape[1]+1) #df.shape[1]+1 to add one extra column for row names

for j in range(df.shape[-1]):
    t.cell(0,j+1).text = df.columns[j] 

for i in range(df.shape[0]):
    for j in range(df.shape[-1]):
        t.cell(i+2,j+1).text = str(df.values[i,j])

# write columns name to file
t.cell(0,0).text = df.columns.name

# write the index values to file
t.cell(1,0).text = df.index.name

for i, my_index in enumerate(df.index):
     t.cell(i+2,0).text = my_index

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