使用python/pandas将数据帧写入google工作表

我正在使用谷歌工作表来保存共享项目的数据。我使用Google的Sheets API访问数据，用python处理数据，并尝试使用function writer中的更新Sheets文件

• 如果我将此函数数据作为列表传递，它将按预期工作
• 如果我传递一个数据帧（如我所愿），我会得到：

  TypeError:dataframe类型的对象不是JSON可序列化的

• 如果我使用

  .to_json（）

  ，我会得到以下结果：

GoogleAppClient.errors.HttpError：

任何指点都将不胜感激

import pickle
import os.path
import pandas as pd
from googleapiclient.discovery import build
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow
from google.auth.transport.requests import Request
from pprint import pprint

# If modifying these scopes, delete the file token.pickle.
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets']

# Spreadsheet ID: https://docs.google.com/spreadsheets/d/XXX/edit#gid=0
SPREADSHEET_ID = 'XXX'
RANGE_NAME = 'contacts'

def writer(df):
    service = build('sheets', 'v4', credentials=gsheet_api(SCOPES))
    sheet_name = 'contacts'
    data = [{'range' : sheet_name, 'values' : df}]
    batch_update_values_request_body = {
        'value_input_option': 'RAW',
        'data': data }

    request = service.spreadsheets().values().batchUpdate(spreadsheetId=SPREADSHEET_ID,
                                                          body=batch_update_values_request_body)
    response = request.execute()
    pprint(response)

df = [[1, 2, 3, 4]]
writer(df)

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我相信你的目标和情况如下

• 您希望使用带有Python的googleapis将数据帧放到Google电子表格中
• 您已经能够使用Sheets API获取和输入Google电子表格的值

对于这个问题，这个答案如何

修改点：

• 我不确定数据帧的值。因此，在这个回答中，我想使用下面的示例数据帧解释修改点

       A  B  C
    0  1  2  3
    1  4  5  6
    2  7  8  9
  

• 不幸的是，dataframe不能直接用于方法“spreadsheets.values.batchUpdate”的请求主体。因此，在这种情况下，需要将数据帧转换为二维数组。为此，我使用了

  tolist（）

当使用示例数据帧修改脚本时，它将变成如下所示

修改脚本： 发件人： 致： 注:

• 如果您不想包含标题行，请按如下修改。
  • 从

      values = [df.columns.values.tolist()]
      values.extend(df.values.tolist())
    

  • 到

      values = df.values.tolist()
    

参考资料：

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谢谢，塔奈克，太好了。@HamishCrichton谢谢你的回复。我很高兴您的问题得到了解决。请注意，如果您有datetimes并出现错误

TypeError:Timestamp类型的对象不是JSON可序列化的

，只需将相关字段转换为

'str'

，首先：

df=df.astype（'str'）

（将转换所有列）。

  values = [df.columns.values.tolist()]
  values.extend(df.values.tolist())

  values = df.values.tolist()