Converting CSV to Excel can be tricky. Learn about how to convert CSV to excel and common issues such as formatting errors and their effective solutions. Converting CSV to Excel is necessary for many individuals
创建一个Python脚本，使用pandas读取Excel文件并按列导出：import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx')# 按列导出为独立的CSV文件 for column in df.columns:df[[column]].to_csv(f'{column}.csv', index=False, encoding='utf-8')运行此脚本，每一列将被导出为单独的...
worksheet=writer.sheets['Sheet1']max_row=len(df)+1forcol_numinrange(1,len(df.columns)+1):col=worksheet[f"{chr(65+col_num)}"]forrow_numinrange(1,max_row):new_cell=worksheet[f"A{row_num}"]new_cell.value=col[row_num].value col[row_num].value=None# 保存Excel文件writer.save() ...
总结起来,当使用pandas的to_csv和to_excel方法导出数据时,如果遇到列格式错误,需要检查数据类型、缺失值、特殊字符和列名等方面的问题,并进行相应的处理。在腾讯云的产品中,可以使用腾讯云对象存储(COS)来存储导出的CSV和Excel文件,具体产品介绍和链接地址如下: 腾讯云对象存储(COS):腾讯云对象存储(COS)是一种安全、高...
1.4、to_excel 用法 DataFrame.to_excel( excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', ...
3. columns= 功能:指定DataFrame二维表的特定的列(行索引)导入进excel df.to_excel("output2.xlsx",columns=["name","age","height"]); 结果 我们可以看到,weight字段就没有录入表格。 4. header= 功能:是否将行索引写入表格,默认header=True。若不想写入,改为False即可 ...
As StringDim curdir As Stringcurdir = "C:\Users\Administrator\Desktop\CSV文件自动分列"sDir = Dir(curdir & "\*.csv")While Len(sDir)Workbooks.Open Filename:=curdir & "\" & sDirDim temp As Stringtemp = Left(sDir, Len(sDir) - 4)Columns("A:A").Select Selection.TextToColumns ...
3. excel数据 data = np.random.randint(0,50,size=(10,5))df = pd.DataFrame(data=data,columns=["Python","C++","Java","NumPy","Pandas"])df 3.1 df.to_excel()：保存到excel文件 # sheet_name：工作表名称# header：是否保存列索引# index：是否保存行索引df.to_excel("08_Pandas数据加载....
如果你的 CSV 在 Excel 在默认打开的时候是简体中文的，但是你在保存的时候没有保存为 UTF-8 的格式...
2) 保存Excel文件 data.to_excel('demo_1.xlsx',index=False) 1. –> 输出的结果为:(index=False,去掉前面的索引标签,输出会把NaN数据当空白数据处理) 2. 制作透视表和交叉表 2.1 制作透视表pivot_table pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggf...