Python将Excel转换为CSV的方法有多种：使用pandas库、使用openpyxl库、使用xlrd和csv库等。 推荐使用pandas库，因为其功能强大且易于使用。下面详细介绍使用pandas库的方法。
一、使用Pandas库转换Excel为CSV
pandas库是Python中用于数据分析的强大工具。它不仅可以读取和写入多种文件格式，还提供了强大的数据操作功能。使用pandas库将Excel文件转换为CSV文件非常简单，只需几行代码。
import pandas as pd
def excel_to_csv(excel_file, sheet_name, csv_file):
# 读取Excel文件中的指定表单
df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)
# 将DataFrame保存为CSV文件
df.to_csv(csv_file, index=False)
示例用法
excel_to_csv('example.xlsx', 'Sheet1', 'output.csv')
在这段代码中，我们首先导入了pandas库，然后定义了一个函数excel_to_csv，该函数接收Excel文件名、表单名和CSV文件名作为参数。使用pd.read_excel读取指定表单的数据，并使用df.to_csv将数据写入CSV文件。
二、使用Openpyxl库转换Excel为CSV
openpyxl是一个处理Excel文件的Python库。虽然它不能直接将Excel文件转换为CSV文件，但我们可以读取Excel文件的数据并手动将其写入CSV文件。
import openpyxl
import csv
def excel_to_csv(excel_file, sheet_name, csv_file):
# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook(excel_file)
# 获取指定的表单
sheet = wb[sheet_name]
# 打开CSV文件进行写入
with open(csv_file, 'w', newline="") as f:
c = csv.writer(f)
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
c.writerow(row)
示例用法
excel_to_csv('example.xlsx', 'Sheet1', 'output.csv')
在这段代码中，我们导入了openpyxl和csv库，然后定义了一个函数excel_to_csv，该函数接收Excel文件名、表单名和CSV文件名作为参数。使用openpyxl.load_workbook加载Excel文件，并使用sheet.iter_rows迭代表单中的每一行数据，将其写入CSV文件。
三、使用xlrd和csv库转换Excel为CSV
xlrd是一个用于读取Excel文件的Python库。虽然它不能直接将Excel文件转换为CSV文件，但我们可以读取Excel文件的数据并手动将其写入CSV文件。
import xlrd
import csv
def excel_to_csv(excel_file, sheet_name, csv_file):
# 打开Excel文件
wb = xlrd.open_workbook(excel_file)
# 获取指定的表单
sheet = wb.sheet_by_name(sheet_name)
# 打开CSV文件进行写入
with open(csv_file, 'w', newline="") as f:
c = csv.writer(f)
for row_num in range(sheet.nrows):
c.writerow(sheet.row_values(row_num))
示例用法
excel_to_csv('example.xlsx', 'Sheet1', 'output.csv')
在这段代码中，我们导入了xlrd和csv库，然后定义了一个函数excel_to_csv，该函数接收Excel文件名、表单名和CSV文件名作为参数。使用xlrd.open_workbook加载Excel文件，并使用sheet.row_values读取每一行的数据，将其写入CSV文件。
四、总结
在使用Python将Excel文件转换为CSV文件时，推荐使用pandas库，因为其功能强大且易于使用。 使用pandas库只需几行代码即可完成转换，而使用openpyxl和xlrd库需要手动读取和写入数据，较为繁琐。然而，在某些情况下，可能需要使用openpyxl或xlrd库来处理更复杂的Excel文件。
无论使用哪种方法，都需要确保安装了相应的Python库。可以使用pip安装这些库，例如：
pip install pandas openpyxl xlrd
通过本文介绍的方法，你可以轻松地将Excel文件转换为CSV文件，以便在不同的数据分析工具中使用这些数据。
相关问答FAQs：
如何在Python中读取Excel文件？
在Python中，可以使用pandas库轻松读取Excel文件。只需安装pandas和openpyxl（用于读取Excel文件），然后使用pd.read_excel()函数即可。例如：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('file.xlsx')
print(df.head())
这段代码将读取名为file.xlsx的Excel文件并显示前五行数据。
使用Python转换Excel为CSV时，如何处理多个工作表？
如果Excel文件中包含多个工作表，您可以指定要转换的工作表名称或索引。使用pd.read_excel()时，可以通过sheet_name参数选择特定的工作表。例如：
df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
转换为CSV时，只需调用to_csv()方法即可：
df.to_csv('output.csv', index=False)
在转换过程中如何处理Excel中的空值或缺失数据？
在转换Excel文件为CSV时，可以使用pandas的fillna()方法来处理缺失数据。比如，您可以将空值替换为特定值或删除包含空值的行。例如：
df = pd.read_excel('file.xlsx')
df.fillna('N/A', inplace=True) # 将空值替换为'N/A'
df.to_csv('output.csv', index=False)
这将确保输出的CSV文件中不会有空值，从而提高数据的完整性。
