pd.to_excel() 设置“文本”数字格式

Question

根据 pandas 文档，可以使用

df.style.map(lambda v: "@").to_excel()

将数字格式（Excel 术语）应用于导出的表。您可以指定 “文本” 数字格式，以代替默认使用的 “常规” 数字格式，以防止进入“编辑”模式时数字更改为日期（Excel 中的快捷键

F2

） ），然后按

Enter

。

使用

df.style.map(...)

的解决方案很好，但我有兴趣使用

engine_kwargs

¹： 有没有办法使用 engine_kwargs 的 to_excel()

 参数而不是 

df.style.map(...) 来应用

"Text"

数字格式？最好的答案是使用 openpyxl 作为引擎，但如果不可能，使用 xlsxwriter 作为引擎也是可以接受的。我不是在寻找使用

pd.ExcelWriter()

的解决方案，因为这是 已经有详细记录了。

这是

df.style.map(...).to_excel()

的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([["23-3", "21-1"],
                   ["8-5", "6-7"]], columns=["A", "B"])

# @ is the number format code of excel for Text.
df.style.map(lambda v: "number-format: @").to_excel(r"test.xlsx")

_{¹增加可读性。}

Answer 1

截至本答案之日，这似乎不可能：

XlsxWriter

来自文档：“XlsxWriter 支持多个 Workbook() 构造函数选项，例如 strings_to_urls()。这些也可以应用于 Pandas 使用 engine_kwargs 关键字创建的 Workbook 对象。”

df.to_excel(
    r"test.xlsx",
    engine="xlsxwriter",
    engine_kwargs={"options": {"strings_to_urls": True}},
)

唉，没有用于格式化单元格的构造函数选项。

打开pyxl

engine_kwargs

的使用有点不同，Workbook()构造函数支持的参数仅限于

write_only

和

iso_dates

:

df.to_excel(
    r"test.xlsx",
    engine="openpyxl",
    engine_kwargs={"iso_dates": True},
)

所以，这也不是一个选择。