python如何将xlsx写成csv

Python将xlsx写成csv的方法有几种：使用pandas库、使用openpyxl库、使用xlsx2csv工具。 在本文中，我们将重点介绍使用pandas库的方法，并深入探讨每种方法的步骤、优缺点及其应用场景。

一、使用Pandas库

Pandas是一个强大的数据处理和分析库，尤其适用于处理表格数据。Pandas提供了简洁的API，可以方便地读取和写入多种格式的数据文件。

1、安装和导入Pandas库

在开始之前，你需要确保安装了Pandas库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

安装完成后，在Python脚本中导入Pandas库：

import pandas as pd

2、读取Excel文件

使用Pandas的read_excel方法读取Excel文件：

df = pd.read_excel('input_file.xlsx')

3、写入CSV文件

使用Pandas的to_csv方法将DataFrame写入CSV文件：

df.to_csv('output_file.csv', index=False)

在上面的代码中，index=False参数用于避免在CSV文件中写入行索引。

二、使用Openpyxl库

Openpyxl是一个专门用于读取和写入Excel文件的库。虽然它不如Pandas功能强大，但在处理Excel文件时更加灵活。

1、安装和导入Openpyxl库

首先，需要安装Openpyxl库：

pip install openpyxl

然后，在Python脚本中导入Openpyxl库：

from openpyxl import load_workbook

import csv

2、读取Excel文件

使用Openpyxl库的load_workbook方法读取Excel文件：

wb = load_workbook('input_file.xlsx')

sheet = wb.active

3、写入CSV文件

使用Python的csv模块将数据写入CSV文件：

with open('output_file.csv', 'w', newline="") as f:

    c = csv.writer(f)
    for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
        c.writerow(row)

三、使用xlsx2csv工具

xlsx2csv是一个命令行工具，可以直接将xlsx文件转换成csv文件。它不依赖于Python脚本，但在需要快速转换时非常有用。

1、安装xlsx2csv

使用pip安装xlsx2csv工具：

pip install xlsx2csv

2、使用xlsx2csv工具

在命令行中使用xlsx2csv工具进行转换：

xlsx2csv input_file.xlsx output_file.csv

四、优缺点分析及应用场景

1、Pandas库

优点：

• 功能强大，支持复杂的数据处理和分析。
• API简洁，易于使用。

缺点：

• 依赖于较大的第三方库，可能会增加项目的复杂性。
• 在处理非常大的文件时，可能会遇到内存问题。

应用场景：

适用于需要对数据进行复杂处理和分析的场景，如数据清洗、数据转换等。

2、Openpyxl库

优点：

• 更加灵活，专门用于处理Excel文件。
• 不需要加载整个文件到内存中，适用于大文件处理。

缺点：

• 功能相对较少，不适合复杂的数据处理。
• 代码相对繁琐，需要手动处理行和列。

应用场景：

适用于需要灵活处理Excel文件的场景，如读取特定的工作表、单元格等。

3、xlsx2csv工具

优点：

• 使用简单，适用于快速转换。
• 不依赖于Python脚本，命令行操作方便。

缺点：

• 功能单一，只适用于简单的文件转换。
• 不适合需要对数据进行处理的场景。

应用场景：

适用于需要快速将xlsx文件转换为csv文件的场景，如批量转换、脚本自动化等。

五、综合推荐

在选择工具和方法时，应该根据具体的需求和应用场景进行选择。如果需要对数据进行复杂处理和分析，推荐使用Pandas库。如果需要灵活处理Excel文件或处理大文件，推荐使用Openpyxl库。如果只是简单的文件转换，xlsx2csv工具是一个不错的选择。

六、代码示例

1、Pandas库示例

import pandas as pd

读取Excel文件
df = pd.read_excel('input_file.xlsx')
写入CSV文件
df.to_csv('output_file.csv', index=False)

2、Openpyxl库示例

from openpyxl import load_workbook

import csv
读取Excel文件
wb = load_workbook('input_file.xlsx')
sheet = wb.active
写入CSV文件
with open('output_file.csv', 'w', newline="") as f:
    c = csv.writer(f)
    for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
        c.writerow(row)

3、xlsx2csv工具示例

xlsx2csv input_file.xlsx output_file.csv

通过以上方法，Python可以轻松地将xlsx文件转换为csv文件。根据具体需求选择合适的方法，可以提高工作效率，满足不同的应用场景。

相关问答FAQs：

1. 如何使用Python将xlsx文件转换为csv文件？
使用Python可以很方便地将xlsx文件转换为csv文件。您可以使用pandas库中的read_excel()函数读取xlsx文件，然后使用to_csv()函数将数据保存为csv文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取xlsx文件
dataframe = pd.read_excel('input.xlsx')

# 将数据保存为csv文件
dataframe.to_csv('output.csv', index=False)

2. 如何处理xlsx文件中的多个工作表并将其写成单个csv文件？
如果xlsx文件中包含多个工作表，并且您想将所有工作表的数据合并并保存为单个csv文件，您可以使用pandas库的ExcelFile()函数和parse()函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 打开xlsx文件
excel_file = pd.ExcelFile('input.xlsx')

# 读取所有工作表的数据并合并
dataframe = pd.DataFrame()
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    df = excel_file.parse(sheet_name)
    dataframe = dataframe.append(df, ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存为csv文件
dataframe.to_csv('output.csv', index=False)

3. 如何处理xlsx文件中的特定工作表并将其写成csv文件？
如果您只想处理xlsx文件中的特定工作表，并将其数据保存为csv文件，您可以使用pandas库的read_excel()函数和to_csv()函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取特定工作表的数据
dataframe = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 将数据保存为csv文件
dataframe.to_csv('output.csv', index=False)

希望这些解答对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。