Python中有几个流行的库可以用来将CSV数据转换为Excel文件,包括openpyxl、pandas和xlwt。 Openpyxl:这是一个强大的库,可以读取和写入Excel文件,同时也支持将CSV数据转换为Excel文件。 Pandas:这是一个功能强大的数据处理库,可以轻松地将CSV数据加载到数据框中,并使用pandas的to_excel()函数将数据框保存为Excel文件。 X...
读取CSV文件是将其转换为Excel文件的第一步。pandas库提供了一个非常方便的函数pd.read_csv来读取CSV文件。假设你的CSV文件名为input.csv,你可以使用以下代码读取它: import pandas as pd csv_file = 'input.csv' data = pd.read_csv(csv_file) 在这段代码中,我们使用pd.read_csv函数读取CSV文件,并将其内...
接下来，我们可以将第二个和第三个功能合并到一个函数中，该函数使用pandas库来打开csv文件并将其转换为excel格式。这个函数可以命名为csv2excel。在函数内部，我们首先使用pandas的read_csv函数打开csv文件，并将其读取为一个DataFrame对象。然后，我们可以使用pandas的to_excel方法将这个DataFrame对象保存为一个excel文件...
if __name__ =="__main__": filename ="test1.csv"xlsname ="res1.xls"csv_xls(filename,xlsname) xlwt 库仅支持.xls 后缀,不支持.xlsx 后缀的excel 文件 openpyxl 操作 使用openpyxl 库将 csv 转成 .xlsx格式。 fromopenpyxlimportWorkbookimportdatetimedefcsv_to_xlsx_pd(sourcePath:str,savePath:st...
样本CSV文件: importpandasaspd# Reading the csv filedf_new=pd.read_csv('Names.csv')# saving xlsx fileGFG=pd.ExcelWriter('Names.xlsx')df_new.to_excel(GFG,index=False)GFG.save() Python Copy 输出: 方法2: read函数用于向pandas读取数据,to方法用于存储数据。to_excel() 方法将数据存储为一个exce...
使用pandas.read_csv函数读取CSV文件内容,并将其存储在一个DataFrame对象中。 创建或打开一个Excel文件: 这一步在Pandas中并不需要显式进行,因为当你将DataFrame保存为Excel文件时,Pandas会自动处理文件的创建和打开。 将CSV文件内容写入Excel文件: 使用DataFrame的to_excel方法将数据写入Excel文件。 保存并关闭Excel文件...
python csv_to_excel.py -in test.csv #python csv_to_excel.py --input_file test.csv 用法2: 指定需要转换的 csv 文件,同时指定输出的 excel 结果文件名 python csv_to_excel.py -in test.csv -out test_convert.xlsx #python csv_to_excel.py --input_file test.csv --output_file test_convert...
读取CSV文件:使用pd.read_csv()函数读取CSV文件,并将其存储为一个DataFrame对象。 导出为Excel:使用to_excel()方法将DataFrame对象写入Excel文件。index=False参数表示我们不希望在Excel中保存行索引,engine='openpyxl'指定使用openpyxl库来处理Excel格式。 结果验证 ...
步骤3:读取CSV文件 使用pandas中的read_csv()函数来读取CSV文件。 df=pd.read_csv('data.csv')# 读取CSV文件并将其存储在DataFrame对象中 1. data.csv是你的CSV文件路径,df将保存读取的数据。 步骤4:将数据写入Excel文件 使用to_excel()函数将数据写入Excel文件。