Python对Excel文件批量转CSV格式

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

# 打开 CSV 文件
with open('./数据源/'+os.listdir('./数据源/')[0], newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    # 读取 CSV 文件内容
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')
    # 遍历 CSV 文件中的每一行数据
    for row in reader:
        # 处理每一行数据
        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

Python对Excel文件批量转CSV格式_第1张图片

Excel转csv,先看一下视频是否是你想要的效果:

Python对Excel文件批量转CSV格式_第2张图片

奉上完整版代码


# xlsx文件转csv文件
import os,time
import pandas as pd  # 导入pands库


def xlsx2csv():
    # 读取xlsx数据
    t1 = time.time()
    for f in os.listdir("./数据源/"):
        data = pd.read_excel("./数据源/" + f, index_col=0)  # 设置index_col=0,写入文件时第一列不会存在序列号
        data.to_csv("./转换结果/" + f + '.csv', encoding='utf-8')  # 将数据写入csv文件
        print("写入完成......")
        t2 = time.time()
        print(t2 - t1)

xlsx2csv()


希望对大家有帮助

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