前言:我们在利用Python对一些表格进行处理的时候,往往更加喜欢CSV格式,可能我是这么想的,因为Python自带csv库,加载与读取比较大的数据量是速度 还是非常快的(几十万的数据量也就几秒钟),代码如下:
python读取csv,每一行为列表
import csv
with open('./数据源/'+os.listdir('./数据源/')[0], newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')
for row in reader:
print(row)
那么有时候我们在办公中大多数的文件很多都是Excel格式,其实Excel格式也不是不能去做处理,只是你不管利用openpyxl,或是xlwings,或是pandas,如果遇到几十万的表加载都会非常慢,有兴趣的小伙伴可以查看我之前写过的文章
点击可跳转:xlwings读取excel文件,每一行为列表
pandas读取Excel,写的太多了,大家自己找自己需要的
Excel转csv,先看一下视频是否是你想要的效果:
奉上完整版代码
import os,time
import pandas as pd
def xlsx2csv():
t1 = time.time()
for f in os.listdir("./数据源/"):
data = pd.read_excel("./数据源/" + f, index_col=0)
data.to_csv("./转换结果/" + f + '.csv', encoding='utf-8')
print("写入完成......")
t2 = time.time()
print(t2 - t1)
xlsx2csv()
希望对大家有帮助
致力于办公自动化的小小程序员一枚#
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