有没有办法用pandas.ExcelWriter自动调整Excel列的宽度？
我被要求生成一些Excel报告。 我目前对我的数据使用大量的pandas，所以自然我想使用pandas.ExcelWriter方法来生成这些报告。 但固定的列宽是一个问题。
我到目前为止的代码很简单。 假设我有一个名为“df”的数据框：
writer = pd.ExcelWriter(excel_file_path) df.to_excel(writer, sheet_name="Summary") 我正在查看pandas代码，我没有看到任何设置列宽的选项。 宇宙中是否有一个窍门可以使列自动适应数据？ 还是有事情后，我可以做xlsx文件来调整列的宽度？
（我正在使用OpenPyXL库，并生成.xlsx文件 – 如果这有什么不同）。
谢谢。
现在可能没有自动的方法，但是当你使用openpyxl时，下面这一行（由用户Bufke 用手工方式进行的另一个回答改编）允许你指定一个合理的值（以字符宽度表示）：
writer.sheets['Summary'].column_dimensions['A'].width = 15
受上面user6178746的回答启发，我有以下几点：
# Given a dict of dataframes, for example: # dfs = {'gadgets': df_gadgets, 'widgets': df_widgets} writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='xlsxwriter') for sheetname, df in dfs.items(): # loop through `dict` of dataframes df.to_excel(writer, sheet_name=sheetname) # send df to writer worksheet = writer.sheets[sheetname] # pull worksheet object for idx, col in enumerate(df): # loop through all columns series = df[col] max_len = max(( series.astype(str).map(len).max(), # len of largest item len(str(series.name)) # len of column name/header )) + 1 # adding a little extra space worksheet.set_column(idx, idx, max_len) # set column width writer.save()
有一个很好的包，我最近开始使用称为StyleFrame。
它获得DataFrame，让你很容易地devise风格…
默认情况下，列宽是自动调整的。
例如：
from StyleFrame import StyleFrame import pandas as pd df = pd.DataFrame({'aaaaaaaaaaa': [1, 2, 3], 'bbbbbbbbb': [1, 1, 1], 'ccccccccccc': [2, 3, 4]}) excel_writer = StyleFrame.ExcelWriter('example.xlsx') sf = StyleFrame(df) sf.to_excel(excel_writer=excel_writer, row_to_add_filters=0, columns_and_rows_to_freeze='B2') excel_writer.save()
你也可以改变列的宽度：
sf.set_column_width(columns=['aaaaaaaaaaa', 'bbbbbbbbb'], width=35.3)
我发布这个，因为我刚碰到相同的问题，发现Xlsxwriter和pandas的官方文档仍然有这个function列为不支持。 我一起砍了解决scheme，解决了我遇到的问题。 我基本上只是遍历每一列，并使用worksheet.set_column设置列的宽度==该列的内容的最大长度。
一个重要的说明，但是。 此解决scheme不适合列标题，只是列值。 这应该是一个简单的变化，但如果你需要适应头。 希望这可以帮助别人:)
import pandas as pd import sqlalchemy as sa import urllib read_server = 'serverName' read_database = 'databaseName' read_params = urllib.quote_plus("DRIVER={SQL Server};SERVER="+read_server+";DATABASE="+read_database+";TRUSTED_CONNECTION=Yes") read_engine = sa.create_engine("mssql+pyodbc:///?odbc_connect=%s" % read_params) #Output some SQL Server data into a dataframe my_sql_query = """ SELECT * FROM dbo.my_table """ my_dataframe = pd.read_sql_query(my_sql_query,con=read_engine) #Set destination directory to save excel. xlsFilepath = r'H:\my_project' + "\\" + 'my_file_name.xlsx' writer = pd.ExcelWriter(xlsFilepath, engine='xlsxwriter') #Write excel to file using pandas to_excel my_dataframe.to_excel(writer, startrow = 1, sheet_name='Sheet1', index=False) #Indicate workbook and worksheet for formatting workbook = writer.book worksheet = writer.sheets['Sheet1'] #Find the number of columns to iterate through columns = len(my_dataframe.columns) column_series = pd.Series(range(columns)) column_list = column_series.tolist() #Iterate through each column and set the width == the max length in that column. for i in column_list: #find length of column i column_len = my_dataframe[[i]].astype(str).apply(lambda x: x.str.len()).max().max() #set the column length worksheet.set_column(i,i,column_len) writer.save()
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以下是关于列问题的更新。 如果列标题大于最大列值长度，则将使用列标题。 我还添加了一个2的缓冲区，给一点填充。
#Iterate through each column and set the width == the max length in that column. for i in column_list: #filter for header header = my_dataframe[[i]].astype(str).columns.values #Get length of header header_len = len(header.max()) + 2 #Get length of column values column_len = my_dataframe[[i]].astype(str).apply(lambda x: x.str.len()).max().max() + 2 #Choose the greater of the column length or column value length if header_len >= column_len: worksheet.set_column(i,i,header_len) else: worksheet.set_column(i,i,column_len) writer.save()