python数组保存到excle报错

Question

def a(ContextInfo):
    
    import pandas as pd
    data_list = ContextInfo.get_market_data_ex(
         fields=['open', 'high'], stock_code=['113595.SH','127098.SZ'], period='5m'
        , start_time='20240207113000', end_time='', count=-1
        , dividend_type='follow', fill_data=True
        , subscribe=True)
    print('\n',data_list)
    # 将数据转换为DataFrame格式
    df = pd.DataFrame(data_list)

# 将DataFrame保存为Excel文件
    df.to_excel('market_data.xlsx', index=False)

运行结果如下，我只想把结果全部放到excle

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据您提供的运行结果，data_list是一个字典，其中每个键（如"113595.SH"和"127098.SZ"）对应一个DataFrame。在将这样的数据直接转换为一个单一的DataFrame并保存到Excel文件时，出现了错误提示“ValueError: If using all scalar values, you must pass an index”。

要解决这个问题，首先需要将字典中的多个DataFrame合并成一个，并确保它们有合适的索引。这里是一个修复后的代码示例：

def a(ContextInfo):
    import pandas as pd
    
    # 获取原始数据并转换为DataFrame格式
    data_dict = ContextInfo.get_market_data_ex(
         fields=['open', 'high'], stock_code=['113595.SH','127098.SZ'], period='5m'
        , start_time='20240207113000', end_time='', count=-1
        , dividend_type='follow', fill_data=True
        , subscribe=True)
    
    # 将字典中所有DataFrame合并为一个DataFrame
    df = pd.concat({k: pd.DataFrame(v).set_index('stime') for k, v in data_dict.items()}, axis=1)

    print(df)
    
    # 保存DataFrame到Excel文件
    df.to_excel('market_data.xlsx', index=False)

在这个修正后的代码中，我们首先遍历data_dict，对每个子DataFrame设置其索引为'stime'列。然后使用pd.concat函数沿着列（axis=1）合并所有DataFrame。

注意：如果sname列是每一组数据的共同列名，则可以将其用作最终DataFrame的索引，但若不是，则需保留该列并在保存到Excel时加上index=True。由于原始输出未显示sname列是否存在，此处假设stime作为唯一的时间索引列。如果stime不是唯一的列且需要作为普通列存在，请不要调用.set_index('stime')。