示例数据

数据准备示例

import pandas as pd
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '年龄': [25, 30, 28],
    '城市': ['北京', '上海', '广州']
}
df = pd.DataFrame(data)

多格式导出函数

def export_file(df, filename, format_type='csv'):
    """
    导出数据为指定格式
    参数：
    df: pandas DataFrame
    filename: 文件名（不含扩展名）
    format_type: 导出格式（csv/excel/json）
    """
    if format_type == 'csv':
        df.to_csv(f'{filename}.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
        print(f"CSV文件已导出: {filename}.csv")
    elif format_type == 'excel':
        df.to_excel(f'{filename}.xlsx', index=False)
        print(f"Excel文件已导出: {filename}.xlsx")
    elif format_type == 'json':
        df.to_json(f'{filename}.json', orient='records', force_ascii=False)
        print(f"JSON文件已导出: {filename}.json")
    else:
        print("不支持的格式，请选择：csv, excel, json")
# 使用示例
export_file(df, '员工数据', format_type='csv')
export_file(df, '员工数据', format_type='excel')
export_file(df, '员工数据', format_type='json')

批量导出功能

def batch_export(df, base_filename):
    """一次性导出多种格式"""
    formats = ['csv', 'excel', 'json']
    for fmt in formats:
        export_file(df, base_filename, fmt)
# 批量导出
batch_export(df, '员工数据备份')

高级功能：带时间戳导出

from datetime import datetime
def export_with_timestamp(df, prefix='data'):
    """自动添加时间戳的文件导出"""
    timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
    filename = f"{prefix}_{timestamp}"
    batch_export(df, filename)
# 使用时间戳导出
export_with_timestamp(df, '员工数据')

安装依赖

pip install pandas openpyxl  # 安装所需库

注意事项

1. 如果导出中文出现乱码，CSV使用utf-8-sig编码
2. Excel导出需要安装openpyxl库
3. 大文件建议分批次导出

如果需要更具体的功能（如数据库导出、API数据导出等），请提供更多关于"openclaw"的上下文信息。

标签： 示例 数据