Series转化为DataFrame数据

out=groupby_sum.ix[:'to_uid','sum(diamonds)']
使用ix在提取数据的时候，out的数据类型通常为<class 'pandas.core.series.Series'>，即为Series类型。

但是Series类型没有直接的to_excel方法（out.to_excel('data2.xlsx','Sheet1')），所以是不能直接写入到文件中的，

解决办法：
将Series转化为DataFrame，然后再写入问价中即可。
Series.to_frame(name=None)

注意事项：在pandas官方文档的API Reference下有大量的类似知识，需要好好的研究。
#http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.to_frame.html

下面是一个demo：

# -*- coding: utf-8 -*-
# Time    : 2016/11/29 11:17
# Author  : XiaoDeng
# version : python3.5
# Software: PyCharm Community Edition

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot  as  plt

#装载关系网UID
uid_dict={}
uid_list=[]
for k in open('关系网data.txt'):
    k=k.strip()
    k=k.split('\t')
    uid=k[0]#即为需要查询数据的某ID
    to_uid=k[1] #接收礼物的id

    uid_list.append(int(to_uid))        #注意：记得转化为int类型

    if uid not in uid_dict:
        uid_dict[uid]=[to_uid]
    else:
        uid_dict[uid].append(to_uid)

# print(uid_dict)
df=pd.read_csv('201611.csv')
# print(df)

intday=df['intday']
send_uid=df['send_uid']#送礼的人
to_uid=df['to_uid']#接收礼物的人
gid=df['gid']#礼物编号
sum_diamonds=df['sum(diamonds)'] #对应编号礼物的钻石数合计

#过滤
# print(uid_list)
guolv=df['to_uid'].isin(uid_list)
s=df[guolv]
# print(s)
# s.to_excel('data2.xlsx','Sheet1')

groupby_sum=s.groupby('to_uid').sum()
# print(groupby_sum)

#写入文件
out=groupby_sum.ix[:'to_uid','sum(diamonds)']
print(type(out))
out=out.to_frame()
# print(out)

# out.to_excel('data2.xlsx','Sheet1',index=False)#不要索引
out.to_excel('data2.xlsx','Sheet1')

if __name__=='__main__':
    pass