Python将xls转换成csv的几种方法：使用pandas库、使用xlrd和csv库、使用openpyxl库。 其中，pandas库方法是最为推荐的，因为pandas提供了高效的、易用的数据结构和数据分析工具。接下来将详细介绍如何使用pandas库将xls转换成csv。
一、使用pandas库
pandas是一个强大的数据处理和分析库，支持多种文件格式的读写操作，包括Excel文件和CSV文件。使用pandas库将xls转换成csv的步骤如下：
- 安装pandas库：
pip install pandas
- 使用pandas库读写文件：
import pandas as pd
读取xls文件
df = pd.read_excel("input_file.xls")
将DataFrame写入csv文件
df.to_csv("output_file.csv", index=False)
详细描述：
- 读取xls文件：使用
pd.read_excel函数读取xls文件，生成一个DataFrame对象。DataFrame是pandas的核心数据结构，类似于Excel中的表格。 - 写入csv文件：使用
DataFrame.to_csv方法将DataFrame对象写入csv文件。index=False参数表示不将行索引写入csv文件中。
二、使用xlrd和csv库
xlrd库专门用于读取Excel文件，而csv库用于处理CSV文件。结合这两个库也可以将xls转换成csv。步骤如下：
- 安装xlrd库：
pip install xlrd
- 使用xlrd库读取文件，csv库写入文件：
import xlrd
import csv
读取xls文件
workbook = xlrd.open_workbook("input_file.xls")
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
写入csv文件
with open("output_file.csv", "w", newline="") as f:
writer = csv.writer(f)
for row_idx in range(sheet.nrows):
writer.writerow(sheet.row_values(row_idx))
详细描述：
- 读取xls文件：使用
xlrd.open_workbook函数打开xls文件，并通过sheet_by_index获取第一个工作表。 - 写入csv文件：使用csv库的
csv.writer创建一个csv写入器对象，并遍历每一行，将行数据写入csv文件。
三、使用openpyxl库
openpyxl是另一个处理Excel文件的库，支持读写xlsx文件格式。虽然它不直接支持xls格式，但可以结合第三方工具进行转换。
- 安装openpyxl库：
pip install openpyxl
- 将xls转换成xlsx文件，然后使用openpyxl库处理：
import openpyxl
import csv
读取xlsx文件
workbook = openpyxl.load_workbook("input_file.xlsx")
sheet = workbook.active
写入csv文件
with open("output_file.csv", "w", newline="") as f:
writer = csv.writer(f)
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
writer.writerow(row)
详细描述：
- 读取xlsx文件：使用
openpyxl.load_workbook函数打开xlsx文件，并获取活动工作表。 - 写入csv文件：使用csv库的
csv.writer创建一个csv写入器对象，并遍历每一行，将行数据写入csv文件。
四、比较几种方法的优缺点
-
pandas库：
- 优点：功能强大，支持多种数据格式，易用性高，性能优越。
- 缺点：对内存要求较高，处理超大文件时可能会遇到内存不足问题。
-
xlrd和csv库：
- 优点：轻量级，适用于小型文件转换，依赖少。
- 缺点：功能相对单一，处理复杂数据结构时不太方便。
-
openpyxl库：
- 优点：支持读写xlsx文件，功能丰富，适用于多种Excel文件操作。
- 缺点：不直接支持xls格式，需先将xls转换为xlsx文件。
五、综合推荐
综合推荐使用pandas库，因为它不仅能高效地完成xls到csv的转换，还能处理数据清洗、分析等一系列操作，适用于各种数据处理需求。以下是一个更完整的示例，展示如何使用pandas库进行xls到csv的转换，并对数据进行简单处理：
import pandas as pd
读取xls文件
df = pd.read_excel("input_file.xls")
数据处理示例：删除缺失值、过滤特定列
df.dropna(inplace=True)
df = df[df["column_name"] > 0]
将DataFrame写入csv文件
df.to_csv("output_file.csv", index=False)
通过以上步骤，不仅实现了xls到csv的转换，还进行了数据清洗和过滤操作，展示了pandas库的强大功能。
六、处理大文件
对于超大文件，可以考虑使用chunksize参数分批处理，以避免内存不足问题。以下是一个示例：
import pandas as pd
分批读取xls文件
chunks = pd.read_excel("input_file.xls", chunksize=10000)
分批写入csv文件
for i, chunk in enumerate(chunks):
chunk.to_csv(f"output_file_part_{i}.csv", index=False)
通过分批处理，能够有效降低内存占用，适用于超大文件的转换。
七、总结
本文详细介绍了Python将xls转换成csv的几种方法，重点推荐使用pandas库，并提供了完整的代码示例和处理大文件的方法。希望这些内容能帮助你更高效地完成数据转换任务。
相关问答FAQs：
如何在Python中读取xls文件？
在Python中，可以使用pandas库轻松读取xls文件。您只需安装pandas和xlrd库，然后使用pandas.read_excel()函数来加载xls文件。代码示例如下：
import pandas as pd
# 读取xls文件
data = pd.read_excel('your_file.xls')
print(data)
这种方法可以将xls文件中的数据加载到DataFrame中，便于后续处理。
转换xls为csv时，如何处理数据格式问题？
在将xls文件转换为csv时，可能会遇到格式问题，例如日期、数字和文本格式。pandas在读取xls文件时会尽量保留原有格式，但在导出为csv时，建议先检查DataFrame中的数据类型，确保它们被正确处理。使用data.dtypes可以查看每一列的数据类型，必要时可以进行转换。
如何处理大型xls文件的转换效率？
对于大型xls文件，可以考虑逐块读取和处理数据。pandas提供了chunksize参数，可以在读取时指定每次读取的行数。这样可以有效地管理内存并提高转换效率。以下是相关代码示例：
import pandas as pd
# 分块读取xls文件并转换为csv
with pd.ExcelFile('large_file.xls') as xls:
for chunk in pd.read_excel(xls, chunksize=1000):
chunk.to_csv('output.csv', mode='a', header=False)
这种方法可以避免一次性加载整个文件带来的内存压力。
