pandas的DataFrame可以通过设置参数使得在jupyter notebook中显示的更加美观， 但是，将DataFrame的数据导出excel时，却只能以默认最朴素的方式将数据写入excel。
本文介绍一种简单易用，让导出的excel更加美观的方法。
1. 概要
首先，引入一个库StyleFrame，这个库封装 pandas和openpyxl，让我们轻松的设置DataFrame的样式并导出到excel中。
安装很简单：
pip install styleframe
这个库主要包含3个模块：
styleframe：相当于这个库的主入口，它封装了DataFrame对象。styler：用来单元格的样式。utils：常用样式元素的辅助类，比如数字和日期格式、颜色和边框类型等。
安装成功之后，下面通过示例看看如何使用。
2. 准备数据
下面示例中使用的数据采集自链家网的真实成交数据。 数据下载地址：https://databook.top/。
导入数据：
import pandas as pd
fp = "D:/data/南京二手房交易/南京建邺区.csv"
df = pd.read_csv(fp)
# 为了简化，只取10条数据来演示导出效果
df = df.head(10)
3. 行列设置
先看看默认导出excel的效果。
output = "d:\data\output.xlsx"
df.to_excel(output, index=None)
默认导出的样式就是这样，所有单元格都一样，不管单元格的内容是什么。
3.1. 设置自适应
第一步，我们设置内容自适应（shrink_to_fit），确保每个单元格中的内容能够完整显示。
from styleframe import StyleFrame, Styler, utils
style = Styler(shrink_to_fit=True)
sf = StyleFrame(df, styler_obj=style)
writer = sf.to_excel(output)
writer.close()
可以看出，StyleFrame的默认导出样式，给有数据的表格加了边框。 使用shrink_to_fit=True样式之后，每个单元格的内容可以完整显示了。
3.2. 设置列宽
从上面的效果，我们发现，所有列的宽度是一样的，无论列中的内容有多长。 我们可以设置某些文字内容比较多列更宽一些。
sf.set_column_width_dict(
{
"name": 25,
"positionInfo": 20,
"advantage": 15,
"dealCycleDays": 16,
}
)
调整之后，内容看起来更清晰了。
3.3. 设置表头，内容
接下来，我们通过字号，对齐方式，背景色以及是否加粗来区分表头和内容部分。
header_style = Styler(
bg_color="yellow",
bold=True,
font_size=12,
horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.center,
vertical_alignment=utils.vertical_alignments.center,
)
content_style = Styler(
shrink_to_fit=True,
font_size=8,
horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
)
sf.apply_column_style(sf.columns, content_style)
sf.apply_headers_style(header_style)
内容更加紧凑了，表头部分也更突出了。
3.4. 设置行间隔颜色
最后，我们在优化下内容显示部分，用不同的背景色区分奇数行和偶数行。
row_style = Styler(
bg_color="#32CD32",
shrink_to_fit=True,
font_size=8,
horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
)
# 计算要设置背景色的行索引
indexes = list(range(1, len(sf), 2))
sf.apply_style_by_indexes(indexes, styler_obj=row_style)
4. 样式设置
样式设置主要是Styler这个模块提供的功能。 通过Styler类提供的接口，我们可以设置灵活的控制导出的样式。
4.1. 字体
我们给第一行设置不同的字体（font="STKaiti"），看看导出的效果：
first_line_style = Styler(
shrink_to_fit=True,
font="STKaiti",
font_size=14,
horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
)
sf.apply_style_by_indexes(indexes_to_style=[0], styler_obj=first_line_style)
第一行的字体是华文楷体，和其他行不一样。
4.2. 颜色
再把第一行的字调成蓝色（font_color="blue"）。
first_line_style = Styler(
shrink_to_fit=True,
font="STKaiti",
font_size=14,
font_color="blue",
horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
)
sf.apply_style_by_indexes(indexes_to_style=[0], styler_obj=first_line_style)
4.3. 背景色
再给第一行加一个红色背景（bg_color="red"）。
first_line_style = Styler(
shrink_to_fit=True,
font="STKaiti",
font_size=14,
font_color="blue",
bg_color="red",
horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
)
sf.apply_style_by_indexes(indexes_to_style=[0], styler_obj=first_line_style)
4.4. 边框
边框是区隔，突出内容的一种手段，比如，我们可以在表头部分用实线粗边框（border_type=utils.borders.thick），内容部分用虚线细边框（border_type=utils.borders.dashed）。
header_style = Styler(
bg_color="yellow",
bold=True,
font_size=14,
border_type=utils.borders.thick,
)
content_style = Styler(
shrink_to_fit=True,
font_size=12,
border_type=utils.borders.dashed,
)
sf.apply_column_style(sf.columns, content_style)
sf.apply_headers_style(header_style)
4.5. 数字和日期
最后，看看如何定制数字（number_format）和日期（date_format）的显示方式。 我们把上面示例中的总价（totalPrice）保留两位小数，日期（DealDate）改为只显示月和日。
num_style = Styler(
shrink_to_fit=True,
font_size=12,
number_format=utils.number_formats.general_float,
border_type=utils.borders.dashed,
horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
)
sf.apply_column_style(["totalPrice", "unitPrice"], num_style)
date_style = Styler(
shrink_to_fit=True,
font_size=12,
date_format="DD/MM",
border_type=utils.borders.dashed,
horizontal_alignment=utils.horizontal_alignments.left,
)
sf.apply_column_style("dealDate", date_style)
5. 总结
导出分析结果是我们做数据分析的最后一步，也是最容易被忽视的一步。 我们常常把大部分的精力都会花在数据的整理和分析上，最后给客户提供一个简易的报告和数据。
殊不知，导出一个美观清晰的分析结果和数据，反而更能得到客户的肯定和信任，因为这才是客户能够切身感知到的部分，否则花在数据整理和分析的精力再多，也不能让客户有直接的感受。
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