在本文中我们将介绍pandas写入 excel 或者txt文件时，如何处理序号列，中文编码，同时在一个文件中保存多个sheet页，以及DataFrame如何处理日期。程序的源代码如下：

程序的6-10行，我们先构造一个包含字典的列表。其中最后一个字段是”报表时间”，Timestamp类型，在这里我们要使用date()函数，返回一个date类型。这是保证我们在后面保存文件时，可以得到YYYY-MM-DD形式的日期。

程序的第15行，我们使用data1列表，构造了一个DataFrme类型，同时我们使用columns调整了一下各列的前后顺序。

程序的第21行，我们使用to_csv函数，将数据保存成一个以逗号分隔每个字段的文本文件。函数的第一个参数是文件的完整路径，如果文件出现乱码，就需要指定 encoding ，比如encoding=’gbk’

程序的第23行，我们使用to_excel输出excel文件，在保存文件时，我们可以使用sheet_name指定sheet名称。效果如下图所示：

我们可以看到excel的sheet设置成了”测试”。在这个文件中，第A列是DataFrame的索引列，由于现在列名是空的，我们可以使用index_label参数指定索引列的列名。例如程序的第25行。

现在我们设置了序号列的标题，默认的情况下序号是以0开头，这不太符合我们的习惯。我们可以通过设置index属性，重新设置索引值，例如程序的第27行，我们为df变量设置了index属性，然后我们再次保存excel文件，数据的序号就会是从1开始了。

在实际工作中，我们经常需要在同一个文件中保存多个sheet，这时我们就需要使用Excel writer ，例如程序的第31-33行，我们先用with语句指定ExcelWriter的路径。然后再用to_excel写入文件时，传入writer，这时就可以为一个文件保存多个sheet了。

以上就是在pandas中输出excel或者txt文件的方法。

我使用的环境：Windows 7 + Python 2.7.17 + PyCharm Community Edition 2016.1.5

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