这是一个适合初学pandas的基础教程 。
我将挑选一些最常用的内容，以最通俗易懂的方式提供解析，方便大家理解 ， 以便大家尽早掌握pandas数据分析 。
计划每天一更新 ， 希望大家先理解其用法，然后多动手，用多了也就记住了 。如果觉得有帮助 ， 就动动小手点一下关注吧 。
导出数据，作为数据处理的最后一步，用好了，可以减少后续格式的调整 。
（一）df.to_excel参数
首先我们来看一下pd.read_excel的常用参数（带注释的为常用参数，初学者掌握这些就可以了）df.to_excel(excel_writer,#导出路径sheet_name: 'str' = 'Sheet1',#导出的表名na_rep: 'str' = '',#空值的表现形式float_format: 'Optional[str]' = None,#带小数点的表现形式columns=None,#需要导出哪些列header=True,#指定导出的表头index=True,#指定导出的索引index_label=None,#索引的标签startrow=0,startcol=0,#定位写入到表中的位置engine=None,merge_cells=True,#是否需要合并单元格encoding=None,#编码规则inf_rep='inf',verbose=True,freeze_panes=None,#指定要冻结的最底部一行和最右边一列storage_options: 'StorageOptions' = None)（二）详解常用参数 。
原始数据如下，通过对比，我们来观察不同导出方式有何变化 。
1.na_rep: 'str' = '', 空值的填充形式，默认为空，我们也可以自定义设置填充的内容 。如设置“没有值”来填充空值 。
df.to_excel('示例1.xlsx',na_rep='没有值')
2.float_format: 'Optional[str]' = None, 带小数点的展现形式，如我们可以设置保留小数点后一位 。
df.to_excel('示例1.xlsx',float_format='%.1f')
3.columns=None, 需要导出哪些列 ， 默认全部导出，我们也可以自定义设置 ， 如设置导出'日期', '时间', '姓名'列 。
df.to_excel('示例3.xlsx',columns=['日期', '时间', '姓名'])
4.header=True, 指定导出的表头，默认带表头 。我们可以设置不带表头导出，也可以通过header参数对表头进行重命名后导出 。
df.to_excel('示例4.xlsx',header=['一','二','三','四','五','六','七'])
5.index=True, 是否需要索引,默认带索引 ， 我们可以设置不带索引导出 。
df.to_excel('示例1.xlsx',index=None)
6.startrow=0, startcol=0, 定位写入到表中的位置 。我们可以自定义设置，如设置在第3行，第2列的位置写入，索引从0开始，所以参数为startrow=2,startcol=1 。
【2 Pandas数据分析 表写入Excel详解】
df.to_excel('示例1.xlsx',startrow=2,startcol=1)
7.merge_cells=True, 是否需要合并单元格 ， 默认合并，它将MultiIndex和Hierarchical行写为合并的单元格，多用于多重索引的情况 。
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