Как конвертировать csv в excel в Jupyter Notebook

Ну что, начинаю тут вещать и собирать свои лайфхаки. Без них бы я не разобралась в том, что знаю сейчас.

В Jupyter’е есть как минимум с десяток классных функций упрощающих жизнь всем, для примера возьму импорт и экспорт датафреймов:

Импорт

pd.read_csv(filename) | Загрузить CSV file
pd.read_table(filename) | Из текстового файла с разделителями (например, TSV)
pd.read_excel(filename) | Загрузить Excel file
pd.read_sql(query, connection_object) | Загрузка из таблицы / базы данных SQL
pd.read_json(json_string) | Чтение из строки, URL или файла в формате JSON
pd.read_html(url) | Разбирает html URL, строку или файл и извлекает таблицы в список датафреймов
pd.read_clipboard() | Берет содержимое вашего буфера обмена и передает его в read_table()
pd.DataFrame(dict) | Словарь, ключи для имен столбцов, значения для данных в виде списков

Экспорт

df.to_csv(filename) | Записать в CSV file
df.to_excel(filename) | Записать в Excel file
df.to_sql(table_name, connection_object) | Записать в SQL table
df.to_json(filename) | Записать в JSON format

Сегодня расскажу немножко про боль при сохранении cvs в excel, ключевое почему не срабатывает просто сухое to_excel() - нужно сначала записать данные в эксель, а после сохранять.

Например у вас загружен в Jupyter csv с помощьюpd.read_csv(filename)

Ниже будет перевод материала из вот этой статьи на медиуме, спасибо @Stephen Fordham.

У Стивена очень подробно все описано, даже с примером как в файл сохранить несколько датафреймов в разные вкладки. Я же представлю скрин того, как сохранить один датафрейм.

print screen from Jupyter Notebook

Опишу то что мы видим, чтобы использовать Pandas для записи объектов Dataframe в Excel, необходимо установить 2 библиотеки. Это библиотеки xlrd и openpyxl соответственно. Для удобства эти библиотеки можно установить, не выходя из Jupyter Notebook, просто добавив к команде префикс ! подписать с последующей установкой pip. Когда эта ячейка будет выполнена, вывод будет либо «Требование уже выполнено», либо установка будет выполнена автоматически.

Отвечаю на вопрос, почему у меня на скрине ! pip install openpyxl==3.0.1
При установке последней версии методом ! pip install openpyxl (ставится последняя версия 3.0.2) у меня возникает ошибка при выполнении сохранения TypeError: got invalid input value of type <class 'xml.etree.ElementTree.Element'>, expected string or Element
Собственно вопрос решается если ставить версию ниже

Далее все проще, как пишет Стивен в своей публикации — От Pandas Dataframe к Excel за 3 шага

1. Чтобы начать процесс экспорта Pandas Dataframes в Excel, необходимо создать объект ExcelWriter. Это достигается с помощью метода ExcelWriter, который вызывается непосредственно из библиотеки панд. В этом методе я указываю имя файла Excel (в статье по ссылке автор выбрал Tennis_players, у меня же вы найдете games) и включаю расширение .xlsx. Этот шаг создает основную книгу экселя, в которую мы можем затем записать наши датафреймы.
2. После этого я вызываю метод .to_excel на скрине выше. В методе .to_excel первым аргументом, который нужно указать, является объект ExcelWriter, за которым следует необязательный параметр имя листа. (я не использовала индекс, но в статье, на которую я ссылаюсь устанавливают аргумент index =False, по умолчанию, кстати, идет True) Проставляем аргумент ‘utf-8’ для параметра encoding для обработки любых специальных символов. Тоже самое можно повторить и для других датафреймов, единственное записывать их в разные листы, параметр sheet_name.
3. Наконец, теперь, когда наши датафреймы поставлены в очередь для экспорта, мы вызываем метод save для объекта ExcelWriter, который мы назначили переменной my_excel_file.