用Python将Excel转换为CSV

把Excel文件转换为CSV文件有许多不同的方式,其中,使用Python也是非常方便快捷的一种方式。下面我将详细讲解如何使用Python将Excel文件转换为CSV文件。

准备工作

在此之前,需要确保已经安装好了Python所需环境和包。需要用到的包为pandas,可以通过以下命令进行安装:

pip install pandas

Python代码实现

在导入所需的包之后,使用pandas模块中的read_excel()函数读入Excel文件,并使用to_csv()函数将读入的Excel表格另存为CSV文件。代码如下:

import pandas as pd

# 将Excel转换成CSV
def excel_to_csv(excel_file, csv_file):
    # 使用pandas读取Excel文件
    data = pd.read_excel(excel_file)
    # 将读取到的数据转换成CSV格式并保存
    data.to_csv(csv_file, encoding="utf-8", index=False)

# 调用函数进行转换
excel_to_csv("文件路径\excel文件名.xls", "文件路径\csv文件名.csv")

其中,函数excel_to_csv()将Excel文件路径和CSV格式的文件路径作为参数传入。函数内部使用pd.read_excel()读取Excel文件数据,然后使用data.to_csv()将读取的Excel数据转换成CSV格式并保存。

需要注意的是,这里的encoding="utf-8"参数在输出大多数语言字符集的情况下都适用,并且index=False参数表示不输出CSV文件中的行索引。

以上就是将Excel文件转换成CSV格式的Python代码实现。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:用Python将Excel转换为CSV - Python技术站

(1)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • 在Pandas中突出显示每一列的最小值

    在Pandas中,我们可以使用style属性来给DataFrame定制样式。下面介绍一种使用highlight_min()方法突出显示每一列最小值的方法。 首先我们需要导入pandas库: import pandas as pd 声明一个DataFrame: df = pd.DataFrame({ ‘A’: [2, 4, 3, 1, 5], ‘B’: [3,…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 在Pandas中处理NaN值的方法

    当我们处理数据时,经常会遇到空数据(NaN)。Pandas是一种广泛使用的数据分析工具,提供了多种处理空数据的方法。在本文中,我们将讲解在Pandas中处理NaN值的方法的完整攻略。 查找NaN值 在开始处理NaN值之前,我们需要先查找空数据。为此,我们可以使用isnull()方法或notnull()方法。这两个方法都返回一个布尔值的DataFrame,对于…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python Pandas对缺失值的处理方法

    Python Pandas对缺失值的处理方法主要有以下几个: 删除缺失值 填充缺失值 插值法填充 下面详细介绍这三种方法的使用。 删除缺失值 删除缺失值是常用的处理缺失值的方法,如果数据集中缺失值较少,可以将含有缺失值的行或列删除,以保证结果的精准度。Pandas提供了 dropna() 函数实现删除缺失值的功能。 示例1: import pandas as…

    python 2023年5月14日
    00
  • 在Python 2.7即将停止支持时,我们为你带来了一份python 3.x迁移指南

    Python2.7停止支持与迁移指南 1. 为什么需要迁移? Python2.7将于2020年1月1日停止支持,维护期也于今年正式结束,这意味着Python 2.7已经不再更新,而且也很可能存在着一些无法修复的安全漏洞和性能问题。因此,迁移到Python 3.x版本是不可避免的。 2. Python2.7到Python3.x的主要变化 print语句变成了p…

    python 2023年5月14日
    00
  • 在Pandas数据框架中选择具有特定数据类型的列

    选择具有特定数据类型的列在Pandas数据框架中是很常见的任务。下面是在Pandas中选择指定数据类型的列的完整攻略: 查看数据框架中的数据类型 首先,可以使用df.dtypes和df.info()方法来查看数据框架中的所有列和它们的数据类型。 import pandas as pd df = pd.read_csv(‘data.csv’) # 查看每列数据…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何将Pandas数据框架追加到现有的CSV文件?

    将Pandas数据框追加到现有的CSV文件,其实就是将数据框的行添加到CSV文件的末尾。 以下是如何实现这一操作的完整攻略: 读取现有CSV文件 使用Pandas的read_csv函数读取现有CSV文件,并将其存储在一个数据框中。 创建要追加的数据框 创建要添加到CSV文件中的数据框,确保其具有与现有CSV文件相同的列名称和数据类型。 使用Pandas的to…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何在Python中把pandas DataFrame转换成SQL

    把pandas DataFrame转换成SQL的过程可以通过pandas提供的to_sql方法来实现。下面是详细的攻略: 1. 连接数据库 在使用to_sql方法之前,我们需要先建立与数据库的连接。我们可以使用Python中的SQLAlchemy库(需要先安装)来建立连接。下面是示例代码: from sqlalchemy import create_engi…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • python处理数据,存进hive表的方法

    Python处理数据并存储到Hive表中的方法主要有以下几个步骤: 连接Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,它可以将结构化数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能。因此,在进行Python处理数据并存储到Hive表中之前,首先需要连接Hive。 可以使用pyhive库来连接Hive。以下是连接Hive的示例代码: from …

    python 2023年6月13日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部