如何在 python 和 streamlit 中下載 excel 文件？

Question

I have a python that read files and convert it to dataframe using python and streamlit than i want to create a function to allow the user to download this dataframe as excel file with extension xls .

所以我嘗試讀取 dataframe 並使用以下兩個步驟將其轉換為 excel：

pd.ExcelWriter
df.to_excel

但是當我嘗試使用鏈接下載文件時，文件不會下載並顯示此錯誤：

Failed-Network error

代碼：

import pandas as pd 
import streamlit as st

writer=pd.ExcelWriter('update2.xlsx')
        df.to_excel(writer, index = False, header=True,encoding='utf-8')
        with open(writer,'rb') as f:
            b64 = base64.b64encode(f.read())
            href = f'<a href="data:file/xls;base64,{b64}" download="new_file.{extension}">Download {extension}</a>'

    st.write(href, unsafe_allow_html=True)   

我的代碼中的錯誤在哪里？

Answer 1

第 5 行無法執行，因為您尚未將任何 excel 分配給 DataFrame df。

在你的代碼中嘗試這樣的事情：

df = pd.read_csv('update2.xlsx')

我希望，這有幫助。

小心

Answer 2

def get_binary_file_downloader_html(bin_file, file_label='File'): with open(bin_file, 'rb') as f: data = f.read() bin_str = base64.b64encode(data).decode() href = f'Descargar {file_label }' 返回href

st.markdown(get_binary_file_downloader_html('Wip_QRY.xlsx', 'Excel'), unsafe_allow_html=True)

Answer 3

使用 streamlit 最新版本（1.0.0 以上）：

利用

st.download_button

顯示下載按鈕小部件。

當您希望為用戶提供一種直接從您的應用下載文件的方式時，這很有用。

請注意，當用戶連接時，要下載的數據存儲在 memory 中，因此最好將文件大小保持在幾百兆字節以下以節省 memory。

這是討論中的示例代碼，可以幫助下載 excel 文件...

import pandas as pd
from io import BytesIO
from pyxlsb import open_workbook as open_xlsb
import streamlit as st

def to_excel(df):
    output = BytesIO()
    writer = pd.ExcelWriter(output, engine='xlsxwriter')
    df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')
    workbook = writer.book
    worksheet = writer.sheets['Sheet1']
    format1 = workbook.add_format({'num_format': '0.00'}) 
    worksheet.set_column('A:A', None, format1)  
    writer.save()
    processed_data = output.getvalue()
    return processed_data
df_xlsx = to_excel(df)
st.download_button(label='📥 Download Current Result',
                                data=df_xlsx ,
                                file_name= 'df_test.xlsx')