Pandas 是一个基于 Python 的强大数据分析工具,它提供了丰富的数据结构和数据分析函数,使得数据处理变得更加高效和简便。 在将xlsx 格式的文件转换为 csv 格式时,可能会遇到以下问题: 编码问题:如果 xlsx 文件中包含非 ASCII 字符或特殊字符,转换为 csv 时可能会出现编码错误。解决方法是在读取 xlsx 文件时,指...
import pandas as pd 使用pandas的read_excel函数读取xlsx文件,并将其转换为DataFrame对象: 代码语言:txt 复制 data = pd.read_excel('input.xlsx') 使用to_csv函数将DataFrame对象保存为csv文件: 代码语言:txt 复制 data.to_csv('output.csv', index=False) 在上述代码中,'input.xlsx'是输入的xlsx文件名,...
import pandas as pd# 从CSV文件读取数据df = pd.read_csv('input.csv')# 创建Excel Writer对象writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')# 将数据写入Excel文件df.to_excel(writer, index=False)# 保存并关闭Excel文件writer.save()writer.close() 在上述示例中,我们首先使用pd.read_csv(...
Pandas的to_csv函数同样可以用来将DataFrame保存为TXT文件,只需要将文件扩展名改为.txt即可。 #将DataFrame保存为TXT文件 df.to_csv('output.txt', sep=' ', index=False) 在上面的代码中,sep=' '参数表示使用制表符(Tab)作为字段之间的分隔符,这样生成的TXT文件就可以使用Excel等电子表格软件打开和编辑。 3....
第三种,使用pandas,可以写入到csv或者xlsx格式文件 import pandas as pd result_list = [['1', 1, 1], ['2', 2, 2], ['3', 3, 3]] columns = ["URL", "predict", "score"] dt = pd.DataFrame(result_list, columns=columns)
csv_to_xlsx() 使用pandas将csv文件转成xlsx文件 importpandas as pddefcsv_to_xlsx_pd(): csv= pd.read_csv('1.csv', encoding='utf-8') csv.to_excel('1.xlsx', sheet_name='data')if__name__=='__main__': csv_to_xlsx_pd()
和csv相比,xlsx不需要定义编码,使用to_excel命令,其他类似。运行完成后出现两个xlsx文件。 打开后会出现边框,这在csv中是没有的。 如果不需要边框,在顶部增加两行代码禁用边框: import pandas.io.formats.excel pandas.io.formats.excel.ExcelFormatter.header_style = None ...
然后再对表先进行np.array,再tolist()就可以了,这样转换成的列表形式是[[],[],[]]的形式,其中每一个里面最小的中括号表示的都是一行数据。 列表转csv的保存方式: a = pd.DataFrame(columns=列名, data=其他行) a.to_csv(file_path[:-5]+".tagged.csv") ...
importpandasaspdimportos 1. 2. 接下来,我们定义一个函数来实现文件转换的逻辑: AI检测代码解析 defconvert_xlsx_to_csv(xlsx_file_path):# 打开Xlsx文件excel_data=pd.read_excel(xlsx_file_path)# 转换为Csv格式csv_file_path=xlsx_file_path.replace(".xlsx",".csv")excel_data.to_csv(csv_file_path...
import pandas as pd def write_xlsx(list_a, filenames_xlsx): header = ['name', 'age'] with open(filenames_xlsx, 'w+', encoding='utf-8')as f: pass df = pd.read_csv(filenames_xlsx, header=None, names=header) df.to_excel(filenames_xlsx) list_d = [] for ele in list_a...