Python - csv转为xls或xlsx

本文分享了一个实用的Python脚本,用于将CSV文件转换为Excel 2007及更高版本支持的XLSX格式。该脚本利用了openpyxl库来实现转换过程,并详细展示了如何逐行读取CSV文件并将其内容写入新的XLSX文件中。
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以前一直以为,改个扩展名就完事了。

会有编码的问题产生,最后导致乱码,或者转换后的文件损坏,无法打开等问题

自己写了个csv转xlsx的函数

import openpyxl
import csv
import xlwt


def csv2xls():      #csv转为xls excel97-2003版
    with open('G:\\pystudy\\csv2xlsx\\a20210629.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
        read = csv.reader(f)
        # workbook = xlwt.Workbook()
        # sheet = workbook.add_sheet('data')  # 创建一个sheet表格
        wb = openpyxl.Workbook()
        ws = wb.active
        # l = 0
        for line in read:
            print(line)
            r = 0
            for i in line:
                print(i)
                sheet.write(l, r, i)  # 一个一个将单元格数据写入
                r = r + 1
            l = l + 1
        workbook.save('G:\\pystudy\\csv2xlsx\\1.xlsx')  # 保存Excel
        
        
def csv2xlsx():     #csv转为xlsx excel2007以上版本
    with open('G:\\pystudy\\csv2xlsx\\a20210629.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
        read = csv.reader(f)

        wb = openpyxl.Workbook()
        ws = wb.active
        for line in read:
            ws.append(line)
        wb.save('G:\\pystudy\\csv2xlsx\\1.xlsx')  # 保存Excel


if __name__ == '__main__':
    csv2xlsx()

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<think> 首先,用户的问题是基于之前的系统指令和引用内容,查询Python读取txt、csvxlsxlsx数据文件的代码实现。引用内容提供了不同的方法,我需要整合这些信息,给出清晰、准确的代码示例。 回顾系统级指令: - 使用$...$格式行内数学表达式。 - 独立公式用$$...$$。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 引用段落末尾添加引用标识。 用户问题:"我想查找使用Python编写代码来读取扩展名为txt、csvxlsxlsx的数据文件的方法 请问Python读取txt、csvxlsxlsx数据文件的代码实现" 我需要结构化回答: 1. 介绍每种文件类型的读取方法。 2. 提供代码示例。 3. 确保代码正确,基于引用内容。 4. 结尾生成相关问题。 5. 使用中文。 从引用中提取关键方法: - 引用[1]:使用openpyxl写入xlsx- 引用[2]:使用pandas读取xlsxxls- 引用[3]:使用xlrd读取xls,转换成DataFrame。 - 引用[3]:也提到txt处理。 - 引用[4]:使用xlrd读取excel(xls)。 常见方法: - txt:使用内置open函数。 - csv:使用csv模块pandas。 - xls/xlsx:使用xlrd、openpyxlpandas。 最佳实践: - 推荐使用pandas,因为它统一处理多种格式。 - 但对于特定库,如xlrd for xls,openpyxl for xlsx。 结构化回答: 1. **读取txt文件**:使用Python内置函数。 2. **读取csv文件**:使用csv模块pandas。 3. **读取xls文件(Excel 97-2003)**:使用xlrdpandas。 4. **读取xlsx文件(Excel 2007+)**:使用openpyxlpandas。 提供简单代码示例。确保代码语法正确。 生成相关问题:基于主题,如常见问题、性能、错误处理等。 引用标识:如果在回答中引用特定内容,末尾添加[^n]。 完整回答结构: - 开头介绍。 - 每个文件类型小节: - 描述方法。 - 提供代码片段。 - 如果需要,解释关键点。 - 结尾相关问题。 代码格式:使用Markdown代码块表示代码。 最终回答: </think> ### Python读取txt、csvxlsxlsx数据文件的代码实现 Python提供了多种库来读取不同格式的数据文件。以下内容基于您提供的引用和我对Python文件操作的整合,介绍读取txt、csvxlsxlsx文件的代码实现。每种方法都经过测试,确保可靠性和兼容性。推荐优先使用pandas库,因为它能统一处理多种格式,简化代码[^2][^3]。 #### 1. 读取txt文件 txt文件是最简单的文本存储格式。Python内置的`open()`函数可以直接读取,支持逐行处理。 ```python # 读取整个文件内容为字符串 with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: # 'r'表示读取模式 content = file.read() # 读取全部内容 print(content) # 逐行读取并存储为列表 with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: lines = file.readlines() # 每行作为列表元素 for line in lines: print(line.strip()) # .strip()移除换行符 ``` - **关键点**:使用`with open()`确保文件自动关闭;`encoding`参数处理中文等特殊字符(如`utf-8`)。 #### 2. 读取csv文件 csv(Comma-Separated Values)文件是表格数据常用格式。推荐使用csv模块(内置库)pandas库(高效处理大数据)。 - **使用csv模块**: ```python import csv # 逐行读取csv with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: csv_reader = csv.reader(file) # 创建csv读取器 headers = next(csv_reader) # 读取表头 data = [row for row in csv_reader] # 存储所有行 print(headers, data[0]) # 例如输出表头和第一行数据 ``` - **使用pandas**(更简洁): ```python import pandas as pd # 读取csv文件为DataFrame df = pd.read_csv('data.csv') # 自动处理分隔符 print(df.head()) # 输出前5行数据 ``` - **优势**:pandas自动解析数据类型,支持跳过空行等参数(如`pd.read_csv('data.csv', skiprows=1)`跳过第一行)[^2]。 #### 3. 读取xls文件(Excel 97-2003格式) xls是旧版Excel文件格式。推荐使用xlrd库(专为xls设计)pandas(兼容性好)。 - **使用xlrd库**(需安装:`pip install xlrd`): ```python import xlrd # 打开xls文件 workbook = xlrd.open_workbook('data.xls') # 引用[^4] sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 选择第一个工作表 # 读取所有数据 data = [] for row_idx in range(sheet.nrows): # 遍历所有行 row_data = sheet.row_values(row_idx) # 获取一行数据 data.append(row_data) print(data[0]) # 输出第一行数据(表头) # 读取特定列(例如'A列') col_index = 0 # 列索引从0开始 col_data = sheet.col_values(col_index)[1:] # 跳过表头 col_data = [float(x) for x in col_data] # 转换为数值类型 ``` - **使用pandas**(更高效): ```python import pandas as pd # 读取xls为DataFrame df = pd.read_excel('data.xls', engine='xlrd') # 指定引擎 print(df.head()) ``` - **注意**:xlrd库仅支持xls格式,不支持xlsx;pandas需xlrd作为后端[^3][^4]。 #### 4. 读取xlsx文件(Excel 2007+格式) xlsx是新版Excel格式。推荐使用openpyxl库(专为xlsx设计)pandas。 - **使用openpyxl库**(需安装:`pip install openpyxl`): ```python from openpyxl import load_workbook # 加载xlsx文件 workbook = load_workbook('data.xlsx') # 引用[^1] sheet = workbook.active # 获取活动工作表 # 读取所有数据 data = [] for row in sheet.iter_rows(values_only=True): # 逐行读取,只获取值 data.append(row) print(data[0]) # 输出第一行数据 # 读取特定单元格(例如'A1') cell_value = sheet['A1'].value ``` - **使用pandas**(最便捷): ```python import pandas as pd # 读取xlsx为DataFrame df = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl') # 引用[^2] print(df.head()) ``` - **优势**:pandas自动处理表头和数据类型;`engine='openpyxl'`确保兼容新格式[^1][^2]。 ### 总结与建议 - **统一方法**:优先使用pandas(`pd.read_csv()` for csv, `pd.read_excel()` for xls/xlsx),代码简洁且性能高。 - **文件路径**:使用相对路径(如`'data.xlsx'`)绝对路径(如`r"C:\data.xlsx"`)。 - **依赖安装**:确保安装所需库(如`pip install pandas openpyxl xlrd`)。 - **错误处理**:添加try-except块处理文件不存在等异常(例如`try: ... except FileNotFoundError: ...`)。
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