方法1:python+pandas 耗时:140秒(与电脑硬件条件有很大关系) 代码 import time import pandas as pd t1 = time.time() # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx', sheet_name='Sheet1',engine='openpyxl') # 将DataFrame写入CSV文件 df.to_csv('test.csv', index=False, encoding='utf-8...
# Create the CSV filename from the Excel filename and sheet title. # Create the csv.writer object for this CSV file. # Loop through every row in the sheet. for rowNum in range(1,sheet.get_highest_row() +1): rowData = [] # append each cell to this list #Loop through each cell...
Python 将CSV转为Excel 我们再用刚才生成的csv文件作为示例,将其通过以下Python代码转回Excel文件。 fromspire.xlsimport*fromspire.xls.commonimport*#创建Workbook对象workbook =Workbook()#加载CSV文件workbook.LoadFromFile("Excel转CSV.csv",",", 1, 1)#获取第一张工作表sheet =workbook.Worksheets[0]#将数字转...
这个例子中,我们使用to_csv()方法将DataFrame对象写入CSV文件,并设置index=False以避免写入行号。 要将DataFrame对象写入CSV文件,可以使用to_csv()方法: df.to_csv('output.csv', index=False) 在这个例子中,我们导入了pandas库,并使用read_csv()函数将CSV文件读取为DataFrame对象。 pandas库也可以用于处理Excel文件。
方法1：使用Python的pandas库。利用pandas强大的数据处理能力，可以轻松实现Excel到CSV的转换。以下为操作代码：python import pandas as pd excel_file = 'example.xlsx'csv_file = 'example.csv'data = pd.read_excel(excel_file)data.to_csv(csv_file, index=False)执行时间：140秒。此时间受电脑...
一、Python处理Excel 二、批量处理Excel文件并转为csv文件 三、往期推荐 前言 今天一位正在国企实习的朋友突然私信找到我,说领导派了个离谱的活,大概就是需要将一个大文件夹里面的excel文件进行简单处理后再转为csv格式的文件,然后这个大文件里面有五个二级文件夹,这五个二级文件夹里面都有一个三级文件夹,然后每个...
csv库是Python标准库的一部分,提供了基本的csv文件读写功能。它不能直接支持读取Excel文件。 要读取Excel文件,通常需要使用pandas库。以下是来自官网的介绍: pandasis a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, ...
python 代码如下: import csv import openpyxl def csv_to_excel(csv_file,excel_file): csv_data = [] with open (csv_file) as file_obj: reader = csv.reader(file_obj) for row in reader: csv_data.append( row ) workbook=...
我们知道Pandas读取CSV文件比读取Excel文件的速度快。现在就演示一下读取Excel文件后,再保存为CSV文件的操作,保存为CSV文件使用df.to_csv()函数,示例代码如下: 被读取的Excel文件如图2-7所示,运行结果如图2-8所示。 图2-7 被读取的Excel文件 图2-8 保存后的CSV文件 在保存为CSV文件时,df.to_csv()函数的index...