前言

Excel 文件和csv文件都是常用的電子表格文件格式，其中csv格式更便于用于數(shù)據(jù)交換和處理。本文使用pandas庫將Excel文件轉(zhuǎn)化為csv文件。

準(zhǔn)備工作

pip install pandas
pip install openpyxl

pandas庫

• csv庫是Python標(biāo)準(zhǔn)庫的一部分，提供了基本的csv文件讀寫功能。它不能直接支持讀取 Excel 文件。

• 要讀取 Excel 文件，通常需要使用 pandas 庫。以下是來自官網(wǎng)的介紹：

pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool,
built on top of the Python programming language.

• 在讀取不同文件格式所需要的engine。
• openpyxl 是一個(gè)用于讀寫 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的Python庫。支持通過 Python 代碼創(chuàng)建、修改和讀取 Excel 文件，而無需依賴于 Microsoft Excel 應(yīng)用程序。

"""
engine : {{'openpyxl', 'calamine', 'odf', 'pyxlsb', 'xlrd'}}, default NoneIf io is not a buffer or path, this must be set to identify io.Engine compatibility :- ``openpyxl`` supports newer Excel file formats.- ``calamine`` supports Excel (.xls, .xlsx, .xlsm, .xlsb)and OpenDocument (.ods) file formats.- ``odf`` supports OpenDocument file formats (.odf, .ods, .odt).- ``pyxlsb`` supports Binary Excel files.- ``xlrd`` supports old-style Excel files (.xls).When ``engine=None``, the following logic will be used to determine the engine:- If ``path_or_buffer`` is an OpenDocument format (.odf, .ods, .odt),then `odf <https://pypi.org/project/odfpy/>`_ will be used.- Otherwise if ``path_or_buffer`` is an xls format, ``xlrd`` will be used.- Otherwise if ``path_or_buffer`` is in xlsb format, ``pyxlsb`` will be used.- Otherwise ``openpyxl`` will be used.
"""

主要類和方法

• pandas庫中ExcelFile 類主要用于讀取Excel文件， DataFrame 類用于表示和操作數(shù)據(jù)。

ExcelFile 類

• ExcelFile 類用于處理 Excel 文件，封裝了解析和讀取Excel文件的操作。
• 支持查看 Excel 文件中的工作表名稱，并讀取特定的工作表。
• 支持讀取 Excel 文件中的多個(gè)工作表，并將每個(gè)工作表轉(zhuǎn)換為一個(gè) DataFrame 對象。

class ExcelFile:def __init__(self,path_or_buffer,engine: str | None = None,storage_options: StorageOptions | None = None,engine_kwargs: dict | None = None,) -> None:@propertydef sheet_names(self):return self._reader.sheet_names

DataFrame 類

• DataFrame 類用于表示二維的、大小可變、潛在異構(gòu)的表格數(shù)據(jù)。
• 可以包含多種數(shù)據(jù)類型的列，如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、字符串等。
• 可以進(jìn)行各種數(shù)據(jù)操作，如選擇、過濾、修改、合并、分組、排序等。

read_excel 函數(shù)

• pandas 庫 read_excel 函數(shù)，用于從 Excel 文件中讀取數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為 DataFrame 對象。
• 支持多種參數(shù)來處理不同的 Excel 文件格式和內(nèi)容。

def read_excel(io,sheet_name: str | int | list[IntStrT] | None = 0,*,header: int | Sequence[int] | None = 0,names: SequenceNotStr[Hashable] | range | None = None,index_col: int | str | Sequence[int] | None = None,usecols: int| str| Sequence[int]| Sequence[str]| Callable[[str], bool]| None = None,dtype: DtypeArg | None = None,engine: Literal["xlrd", "openpyxl", "odf", "pyxlsb", "calamine"] | None = None,converters: dict[str, Callable] | dict[int, Callable] | None = None,true_values: Iterable[Hashable] | None = None,false_values: Iterable[Hashable] | None = None,skiprows: Sequence[int] | int | Callable[[int], object] | None = None,nrows: int | None = None,na_values=None,keep_default_na: bool = True,na_filter: bool = True,verbose: bool = False,parse_dates: list | dict | bool = False,date_parser: Callable | lib.NoDefault = lib.no_default,date_format: dict[Hashable, str] | str | None = None,thousands: str | None = None,decimal: str = ".",comment: str | None = None,skipfooter: int = 0,storage_options: StorageOptions | None = None,dtype_backend: DtypeBackend | lib.NoDefault = lib.no_default,engine_kwargs: dict | None = None,
) -> DataFrame | dict[IntStrT, DataFrame]:

• 常用參數(shù)

參數(shù)	說明	默認(rèn)值
io	Excel 文件的路徑或文件對象
sheet_name	要讀取的工作表名稱或索引。 可以是字符串（工作表名稱）、整數(shù)（工作表索引）、列表（多個(gè)工作表）或 None（所有工作表）	默認(rèn)為 0（第一個(gè)工作表）
header	指定哪一行作為列名	默認(rèn)為 0（第一行）
index_col	指定哪一列作為行索引?？梢允钦麛?shù)或列名
usecols	指定要讀取的列。可以是列索引、列名或列范圍。
dtype	指定列的數(shù)據(jù)類型?？梢允亲值?#xff0c;鍵為列名，值為數(shù)據(jù)類型。
skiprows	跳過文件開頭的一些行?？梢允钦麛?shù)或列表。
nrows	要讀取的行數(shù)。

to_csv 函數(shù)

• DataFrame 對象提供了一個(gè)非常方便的方法 to_csv，用于將 DataFrame 中的數(shù)據(jù)寫入 CSV 文件。

    def to_csv(self,path_or_buf: FilePath | WriteBuffer[bytes] | WriteBuffer[str] | None = None,sep: str = ",",na_rep: str = "",float_format: str | Callable | None = None,columns: Sequence[Hashable] | None = None,header: bool_t | list[str] = True,index: bool_t = True,index_label: IndexLabel | None = None,mode: str = "w",encoding: str | None = None,compression: CompressionOptions = "infer",quoting: int | None = None,quotechar: str = '"',lineterminator: str | None = None,chunksize: int | None = None,date_format: str | None = None,doublequote: bool_t = True,escapechar: str | None = None,decimal: str = ".",errors: OpenFileErrors = "strict",storage_options: StorageOptions | None = None,) -> str | None:

• 常用參數(shù)

參數(shù)	說明	默認(rèn)值
path_or_buf	輸出文件的路徑或文件對象。 如果為 None，則返回 CSV 字符串。	None
sep	分隔符	默認(rèn)為逗號 ,
index	是否寫入行索引	默認(rèn)為 True
header	是否寫入列名	默認(rèn)為 True
columns	指定要寫入的列	默認(rèn)為所有列
encoding	指定編碼格式	默認(rèn)為 utf-8

示例

實(shí)現(xiàn)很簡單：

• 使用 pandas 庫讀取 Excel 文件；
• 讀取工作表并將其轉(zhuǎn)換為 DataFrame 對象；
• 將 DataFrame 寫入 csv 文件。

import osimport pandas as pddef export_csv(input_file, output_path):# 創(chuàng)建ExcelFile對象with pd.ExcelFile(input_file) as xls:# 獲取工作表名稱列表for i, sheet_name in enumerate(xls.sheet_names):# 讀取工作表并轉(zhuǎn)換為DataFramedf = pd.read_excel(xls, sheet_name=sheet_name)output_file = os.path.join(output_path, f'{i + 1}-{sheet_name}.csv')# 將DataFrame中的數(shù)據(jù)寫入CSV文件。df.to_csv(output_file, index=False)