So speichern Sie in * .xlsx lange URL in Zelle mit Pandas

Question

Zum Beispiel lese ich Excel-Datei in DataFrame mit 2 Spalten (ID und URL). URLs in Eingabedatei sind wie Text (ohne Hyperlinks):

input_f = pd.read_excel("input.xlsx") 

beobachten, was in diesem Datenrahmen - alles erfolgreich gelesen wurde, werden alle URLs in input_f ok sind. Danach, wenn ich diese Datei speichern möchte, um

input_f.to_excel("output.xlsx", index=False) 

Ich wurde gewarnt.

Pfad \ worksheet.py: 836: UserWarning Ignoriert URL 'http: // hier lange URL' mit Link oder Standort/anchor> 255 Zeichen, da es Grenze für URLS force_unicode Excel überschreitet (url))

Und in output.xlsx Zellen mit langen URL waren leer, und URLs werden Hyperlinks.

Wie behebt man das?

Answer 1

Sie können ein ExcelWriter Objekt mit der Option Erstellen Sie keine Strings Urls zu konvertieren:

writer = pandas.ExcelWriter(r'file.xlsx', engine='xlsxwriter',options={'strings_to_urls': False}) 
df.to_excel(writer) 
writer.close() 

Answer 2

Ich habe es selbst versucht und habe das gleiche Problem. Sie könnten versuchen, eine temporäre CSV-Datei zu erstellen und dann xlsxwriter verwenden, um eine Excel-Datei zu erstellen. Wenn Sie fertig sind, löschen Sie die tmp-Datei. xlsxwriter verfügt über eine write_string-Methode, die das automatische Hyperlinking von Excel außer Kraft setzt. Das hat für mich funktioniert.

import pandas as pd 
import csv 
import os 
from xlsxwriter.workbook import Workbook 
inData = "C:/Users/martbar/Desktop/test.xlsx" 
tmp = "C:/Users/martbar/Desktop/tmp.csv" 
exFile = "C:/Users/martbar/Desktop/output.xlsx" 

#read in data 
df = pd.read_excel(inData) 

#send to csv 
df.to_csv(tmp, index=False) 

#convert to excel 
workbook = Workbook(exFile) 
worksheet = workbook.add_worksheet() 
with open(tmp, 'r') as f: 
    reader = csv.reader(f) 
    for r, row in enumerate(reader): 
     for c, col in enumerate(row): 
      #if you use write instead of write_string you will get the error 
      worksheet.write_string(r, c, col) 
workbook.close() 

#delete tmp file 
os.remove(tmp)