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使用Python将CSV文件转换为Excel格式并标注特定行(利用pandas和openpyxl库)

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简介:
本教程介绍如何运用Python中的pandas与openpyxl库,实现从CSV到Excel的数据迁移,并对Excel文档内的特定行进行标记。 背景:已知有多个城市的CSV文件存放在指定的文件夹中,并且有一个带格式的Excel模板(命名为template)。每个CSV文件的内容如下图左所示,而模板文件内容如上图右所示。 目标: 1. 将上述左侧的CSV文件数据导入右侧带有特定格式的Excel模板。 2. 对于变化率大于30%的数据,在Excel中的“原因”列中对应的行备注说明相关信息。 解决思路: 1. 复制并重命名一个excel模板作为工作副本。 2. 读取目标CSV文件的内容部分。 3. 将数据写入到复制的Excel模板中对应位置。 4. 遍历特定的目标列,对于变化率大于30%的数据,在“原因”列对应的行备注说明。 实现代码: 1. 导入必要的库:`import chardet, os, shutil` 2. 使用openpyxl等库操作Excel文件。

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  • 使PythonCSVExcelpandasopenpyxl
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    本教程介绍如何运用Python中的pandas与openpyxl库,实现从CSV到Excel的数据迁移,并对Excel文档内的特定行进行标记。 背景:已知有多个城市的CSV文件存放在指定的文件夹中,并且有一个带格式的Excel模板(命名为template)。每个CSV文件的内容如下图左所示,而模板文件内容如上图右所示。 目标: 1. 将上述左侧的CSV文件数据导入右侧带有特定格式的Excel模板。 2. 对于变化率大于30%的数据,在Excel中的“原因”列中对应的行备注说明相关信息。 解决思路: 1. 复制并重命名一个excel模板作为工作副本。 2. 读取目标CSV文件的内容部分。 3. 将数据写入到复制的Excel模板中对应位置。 4. 遍历特定的目标列,对于变化率大于30%的数据,在“原因”列对应的行备注说明。 实现代码: 1. 导入必要的库:`import chardet, os, shutil` 2. 使用openpyxl等库操作Excel文件。
  • 使Python PandasExcelCSV修改CSV列的方法
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    本教程详细介绍如何利用Python中的Pandas库读取和处理Excel文件,并将其转换成CSV格式。同时分享了在生成的CSV文件中对指定列进行操作的具体步骤与技巧,适用于数据分析师及程序员快速上手实践。 ### Python Pandas 实现 Excel 转 CSV 并修改 CSV 指定列的方法 在数据分析领域,Pandas 是一个非常强大的 Python 库,它提供了大量用于数据操作和分析的功能。本段落将详细介绍如何使用 Pandas 将 Excel 文件转换为 CSV 文件,并在此过程中修改 CSV 文件中的特定列。 #### 一、环境配置与依赖安装 为了能够运行本段落中的代码示例,首先确保您的开发环境中已经安装了以下 Python 包: - `pandas`: 用于数据处理。 - `numpy`: 用于数值计算。 可以通过 pip 安装这些包: ```bash pip install pandas numpy ``` #### 二、转换 Excel 文件为 CSV 文件 本节将介绍如何使用 Pandas 将 Excel 文件转换成 CSV 文件。示例代码中定义了一个函数 `execl2csvbypandas`,该函数接受三个参数:`dirs`(Excel文件所在的目录),`excel_file`(Excel文件名),以及 `addStr`(布尔值,表示是否需要对转换后的CSV文件进行进一步处理)。 ```python def execl2csvbypandas(dirs, excel_file, addStr): newdir = os.path.join(dirs, csvdir) if not os.path.isdir(newdir): os.makedirs(newdir) filename = os.path.splitext(excel_file) data_xls = pd.read_excel(os.path.join(dirs, excel_file), Sheet1, index_col=0) csvname = os.path.join(newdir, filename[0].join([sheet1, .csv])) data_xls.to_csv(csvname, encoding=gbk) if True == addStr: addBOQ(newdir, csvname) ``` 在这个过程中,首先创建一个名为 `csvdir` 的新目录来存放转换后的 CSV 文件。然后读取 Excel文件,并将其保存为CSV格式。 #### 三、修改 CSV 文件中的指定列 除了简单的格式转换外,我们还需要修改 CSV 文件中的特定列。这里以 BOQ条码 列为例,我们需要在这一列的每个元素前加上BOQ字符串。这部分功能由 `addBOQ` 函数完成: ```python def appendStr(strs): return BOQ + strs def addBOQ(dirs, csv_file): data = pd.read_csv(os.path.join(dirs, csv_file), encoding=gbk) data = data[data[uBOQ条码] != None] data[uBOQ条码] = data[uBOQ条码].astype(np.str) data[uBOQ条码] = data[uBOQ条码].apply(appendStr, 1) data.to_csv(os.path.join(dirs, csv_file), index=False, encoding=gbk) ``` `addBOQ` 函数首先读取 CSV 文件,接着筛选出 BOQ条码 不为空的数据行,再将 BOQ条码 列的每个元素转换为字符串类型,并使用 `appendStr`函数添加BOQ前缀,最后将更新后的数据写回CSV文件。 #### 四、批量处理 Excel 文件 如果需要处理同一目录下的多个Excel文件,可以使用递归函数 `os.path.walk` 来遍历目录结构,并对每个Excel文件执行转换和修改操作: ```python def procExeclFiles(arg, dirs, files): print(arg) for f in files: file_path = os.path.join(dirs, f) if os.path.isfile(file_path): print(f) execl2csvbypandas(dirs, f, arg) if __name__ == __main__: # 遍历目录,并把该目录下的 Excel 文件转为 CSV,然后存入该目录下 csvdir 目录下 # 传参数 True 时,是给CSV中BOQ条码列添加 BOQ字符串,一般为 False os.path.walk(rC:\Users\Desktop\test, procExeclFiles, (True)) ``` 这段代码通过 `os.path.walk` 遍历指定目录,对每个找到的Excel文件调用 `execl2csvbypandas` 进行转换,并根据需要修改CSV文件中的指定列。 #### 五、总结 通过上述步骤,我们可以高效地将 Excel 文件转换为 CSV 格式,并且在转换过程中灵活地修改 CSV 文件中的特定列。这对于数据清洗和预处理来说是非常有用的。希望本段落能帮助到正在处理类似问题的朋友。
  • PythonExcelCSV
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言将Excel文件轻松转换为CSV格式,适用于需要处理大量数据并希望提高工作效率的数据分析师和程序员。 以下是使用Python将Excel文件转换为CSV格式的代码示例: ```python import pandas as pd data = pd.read_excel(123.xls, sheet_name=Sheet1, index_col=0) data.to_csv(data.csv, encoding=utf-8) ``` 以上内容就是如何利用Python实现将Excel文件转换成CSV格式的全部方法,希望能为大家提供参考。
  • ExcelPython*.csv
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言将Excel表格数据转换成CSV文件格式的过程和方法,适合对数据处理感兴趣的初学者学习。 安装的是Python 32位版本的工具;将Excel表格格式转换为*.csv格式文件;若想删除生成的文件,只需把最后一句放开即可。注意,并没有把格式也一起转换过去。
  • 使Pandastxtxlsx
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    本教程详细介绍了如何运用Python的Pandas库便捷地将TXT文本数据导入并导出至Excel(XLSX)格式,适合数据分析初学者参考。 ```python # coding=utf-8 from pandas import DataFrame import sys input_file = sys.argv[1] # 输入文件 output_file = sys.argv[2] # 输出文件 dict_data = {} with open(input_file, r, encoding=utf-8) as df: for line in df: line = line.replace( , ).split(,) a = line[0] b = line[1] ``` 注意:代码中存在语法错误,如`line.replace( , ,).split(,)`。正确的写法应该是 `line.replace( ,).split(,)` 以去除空格并按逗号分割字符串。上述重写已修正该问题。
  • pysparkcsvparquet
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    本教程详细介绍如何使用Python的Spark库(PySpark)高效地读取CSV文件,并将其转换成Parquet格式存储,以优化大数据处理中的性能和效率。 使用Spark将CSV文件转换为Parquet文件的方法是通过读取CSV数据并将其保存为Parquet格式来实现的。首先需要创建一个DataFrame对象从CSV中加载数据,然后可以利用该DataFrame以Parquet格式进行存储或输出。这通常涉及到设置适当的选项和参数以便优化性能与兼容性。
  • 使PandasTkinter多个CSV一个Excel
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    本教程介绍如何利用Python中的Pandas库读取并处理多个CSV文件的数据,然后通过Tkinter创建用户界面,最终将数据整合到一个Excel文件中。适合需要批量转换和导出数据的用户学习使用。 该exe文件双击后会通过tkinter界面选取所需的csv文件(可以单选或多选),然后将这些文件合并成一个位于与exe同一目录下的excel文件(CSV合并后.xlsx)。此操作简单方便,适用于日常办公中统合和整理数据,并可用于进一步的数据加工分析。在打包该exe之前,python使用了os库来获取路径、re库用于提取文件名而不带后缀、pandas库进行concat和read_csv等操作,还有tkinter的askopenfilenames函数用来选择文件。
  • PythonExcel xlsCSV
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言高效地将Excel .xls格式文件转换成CSV文件。通过简单易懂的代码示例,帮助用户掌握操作步骤及所需库的安装和应用方法。 在IT行业中,数据处理是一项常见的任务,而Excel(.xls)文件与CSV格式是常用的数据存储及交换方式。Excel通常用于复杂的表格操作和数据分析,而CSV则因其轻便、易于读取且兼容性好被广泛应用于数据导入导出中。 本篇将详细讲解如何使用Python编程语言来实现Excel .xls 文件批量转换为 CSV 格式,并介绍在此过程中需要用到的关键库——xlrd。首先,我们需要理解 Python 中的文件操作功能。Python 提供了内置的 `open()` 函数用于读写文件;对于CSV格式的数据处理,则可以利用 `csv` 模块来实现相关任务。 然而,针对 Excel 文件的操作则需要第三方库的支持。在这里我们使用的是 xlrd 库,它专门设计用来读取 .xls 和 .xlsx 格式的Excel文档,并且能够获取单元格数据、样式和公式等信息。安装该库的方法是通过 pip 命令: ```bash pip install xlrd ``` 接下来我们将介绍如何利用 Python 与 `xlrd` 库来实现 Excel 文件的批量转换工作。 下面是一个简单的示例代码,展示了读取一个 .xls 文件并将其转化为 CSV 格式的过程: ```python import xlrd import csv def xls_to_csv(xls_file, csv_file): workbook = xlrd.open_workbook(xls_file) for sheet in workbook.sheets(): with open(csv_file, w, newline=) as f: writer = csv.writer(f) for row_num in range(sheet.nrows): row_data = [cell.value for cell in sheet.row_values(row_num)] writer.writerow(row_data) # 调用函数,假设有一个名为example.xls的文件需要转换 xls_to_csv(example.xls, example.csv) ``` 此代码段会读取指定 .xls 文件中的每个工作表,并将每一行的数据写入到 CSV 文件中。注意,在跨平台环境中使用 `newline=` 参数以正确处理换行符。 如果我们要批量转换多个 .xls 文件,可以修改上述代码使其遍历一个文件夹内的所有.xls 文件。为此我们需要引入 os 库来操作目录和文件: ```python import os def batch_xls_to_csv(directory): for filename in os.listdir(directory): if filename.endswith(.xls): xls_path = os.path.join(directory, filename) csv_path = os.path.splitext(xls_path)[0] + .csv xls_to_csv(xls_path, csv_path) # 假设当前目录下有多个.xls文件,调用批量转换函数 batch_xls_to_csv(.) ``` 这段代码会查找指定目录下的所有 .xls 文件,并对每个文件进行 `xls_to_csv()` 函数的调用来完成数据格式的转换。新的 CSV 文件将与原文件存放在同一目录中,但扩展名为.csv。 需要注意的是,xlrd 库不支持.xlsx 格式的文件读取,对于这种类型的数据可以使用 openpyxl 库来实现相应的操作功能。如果需要同时处理 .xls 和 .xlsx 两种格式的 Excel 文件,则可以结合这两个库的功能进行开发应用。 通过 Python 结合 xlrd 库提供的工具,我们可以方便地将 Excel.xls 文件批量转换为 CSV 格式。理解文件的操作方法、第三方库的应用以及简单的目录遍历是实现此类数据处理任务的基础条件。在实际应用场景中还可以根据具体需求添加错误处理和进度显示等功能以提高代码的健壮性和用户体验性。
  • HTMLPythonCSV
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    本项目旨在开发一个Python脚本,能够解析HTML文件并将其数据转换为CSV格式,便于数据分析和处理。 使用Python中的BeautifulSoup库解析HTML文件,并将结果输出到CSV文件中。