fork download
  1. # สร้าง DataFrame สำหรับแต่ละตารางที่พบ
  2.  
  3. # Table 1: Yield and fruit characteristics
  4. table_1 = pd.DataFrame({
  5. "พารามิเตอร์": ["จำนวนผล/เสา", "ผลผลิต (กก./เสา)", "ผลผลิต (ตัน/เฮกตาร์)", "น้ำหนักผล (กรัม)", "น้ำหนักเปลือก (กรัม)", "น้ำหนักเนื้อ (กรัม)", "อัตราส่วนเนื้อ:เปลือก", "เปอร์เซ็นต์เปลือก", "เปอร์เซ็นต์เนื้อ"],
  6. "สีขาว": [51, 28.3, 31.6, 554, 152, 402, 2.70, 27.5, 72.5],
  7. "สีแดง": [52, 22.0, 24.6, 421, 110, 311, 2.89, 26.1, 73.9]
  8. })
  9.  
  10. # Table 2: Sugar, organic acids, and phenolic acids profile
  11. table_2 = pd.DataFrame({
  12. "พารามิเตอร์": ["กลูโคส (g)", "ฟรุกโตส (g)", "ซูโครส (mg)", "ซอร์บิทอล (mg)", "ไรโบส (mg)", "ไซโลส (mg)", "อาราบิโนส (mg)", "อิโนซิทอล (mg)", "แมนโนส (mg)"],
  13. "สีขาว": [1.58, 2.15, 2.12, 2.61, 101, 79.2, 144, 209, 266],
  14. "สีแดง": [2.05, 2.13, 1.42, 1.49, 121, 84.3, 157, 245, 269]
  15. })
  16.  
  17. # Table 3: Amino acid profile
  18. table_3 = pd.DataFrame({
  19. "พารามิเตอร์": ["ฮิสติดีน (mg/g โปรตีน)", "ลูซีน", "ไลซีน", "เมไทโอนีน", "ฟีนิลอะลานีน", "ทริปโตเฟน", "วาลีน"],
  20. "สีขาว": [32.4, 60.4, 63.1, 47.6, 220, 0.142, 33.3],
  21. "สีแดง": [31.8, 57.3, 70.4, 59.1, 213, 0.145, 29.8]
  22. })
  23.  
  24. # Table 4: Vitamins and minerals profile
  25. table_4 = pd.DataFrame({
  26. "พารามิเตอร์": ["วิตามินซี (mg)", "ไนอาซิน (µg)", "ไพริดอกซิน (µg)", "โพแทสเซียม (mg)", "แมกนีเซียม (mg)", "แคลเซียม (mg)", "เหล็ก (mg)"],
  27. "สีขาว": [5.64, 9.25, 0.589, 193, 45.9, 45.7, 0.877],
  28. "สีแดง": [4.71, 10.57, 0.520, 180, 33.6, 34.5, 1.554]
  29. })
  30.  
  31. # บันทึกเป็นไฟล์ Excel
  32. file_path = "/mnt/data/ตาราง_แก้วมังกร.xlsx"
  33. with pd.ExcelWriter(file_path) as writer:
  34. table_1.to_excel(writer, sheet_name="Table 1", index=False)
  35. table_2.to_excel(writer, sheet_name="Table 2", index=False)
  36. table_3.to_excel(writer, sheet_name="Table 3", index=False)
  37. table_4.to_excel(writer, sheet_name="Table 4", index=False)
  38.  
  39. file_path
  40.  
Success #stdin #stdout 0.03s 25468KB
stdin
Standard input is empty
stdout
# สร้าง DataFrame สำหรับแต่ละตารางที่พบ

# Table 1: Yield and fruit characteristics
table_1 = pd.DataFrame({
    "พารามิเตอร์": ["จำนวนผล/เสา", "ผลผลิต (กก./เสา)", "ผลผลิต (ตัน/เฮกตาร์)", "น้ำหนักผล (กรัม)", "น้ำหนักเปลือก (กรัม)", "น้ำหนักเนื้อ (กรัม)", "อัตราส่วนเนื้อ:เปลือก", "เปอร์เซ็นต์เปลือก", "เปอร์เซ็นต์เนื้อ"],
    "สีขาว": [51, 28.3, 31.6, 554, 152, 402, 2.70, 27.5, 72.5],
    "สีแดง": [52, 22.0, 24.6, 421, 110, 311, 2.89, 26.1, 73.9]
})

# Table 2: Sugar, organic acids, and phenolic acids profile
table_2 = pd.DataFrame({
    "พารามิเตอร์": ["กลูโคส (g)", "ฟรุกโตส (g)", "ซูโครส (mg)", "ซอร์บิทอล (mg)", "ไรโบส (mg)", "ไซโลส (mg)", "อาราบิโนส (mg)", "อิโนซิทอล (mg)", "แมนโนส (mg)"],
    "สีขาว": [1.58, 2.15, 2.12, 2.61, 101, 79.2, 144, 209, 266],
    "สีแดง": [2.05, 2.13, 1.42, 1.49, 121, 84.3, 157, 245, 269]
})

# Table 3: Amino acid profile
table_3 = pd.DataFrame({
    "พารามิเตอร์": ["ฮิสติดีน (mg/g โปรตีน)", "ลูซีน", "ไลซีน", "เมไทโอนีน", "ฟีนิลอะลานีน", "ทริปโตเฟน", "วาลีน"],
    "สีขาว": [32.4, 60.4, 63.1, 47.6, 220, 0.142, 33.3],
    "สีแดง": [31.8, 57.3, 70.4, 59.1, 213, 0.145, 29.8]
})

# Table 4: Vitamins and minerals profile
table_4 = pd.DataFrame({
    "พารามิเตอร์": ["วิตามินซี (mg)", "ไนอาซิน (µg)", "ไพริดอกซิน (µg)", "โพแทสเซียม (mg)", "แมกนีเซียม (mg)", "แคลเซียม (mg)", "เหล็ก (mg)"],
    "สีขาว": [5.64, 9.25, 0.589, 193, 45.9, 45.7, 0.877],
    "สีแดง": [4.71, 10.57, 0.520, 180, 33.6, 34.5, 1.554]
})

# บันทึกเป็นไฟล์ Excel
file_path = "/mnt/data/ตาราง_แก้วมังกร.xlsx"
with pd.ExcelWriter(file_path) as writer:
    table_1.to_excel(writer, sheet_name="Table 1", index=False)
    table_2.to_excel(writer, sheet_name="Table 2", index=False)
    table_3.to_excel(writer, sheet_name="Table 3", index=False)
    table_4.to_excel(writer, sheet_name="Table 4", index=False)

file_path