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使用Python Pandas将Excel转换为CSV并修改CSV中特定列的方法

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简介:
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。

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  • 使Python PandasExcelCSVCSV
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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。
  • 使PythonCSV文件Excel格式标注行(利pandas和openpyxl库)
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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pandaspython代码arff文件csv文件
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    本篇文章详细介绍了如何利用Python中的Pandas库编写代码,实现从ARFF格式的数据文件到CSV格式数据文件的高效转换。适合需要处理此类文件格式的读者参考学习。 今天分享一篇关于如何使用Python的pandas库将arff文件转换为csv文件的文章。此方法具有很高的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随文章了解详情吧。
  • PythonExcel xls文件CSV
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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。
  • PythonExcel文件CSV格式
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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。
  • PythonExcel文件CSV文件
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    本教程详细介绍如何使用Python编程语言将Excel文件便捷地转换成CSV格式,适用于数据处理和分析需求。 通过Python将xlsx格式文件和xls格式文件转换为csv格式文件。所使用的第三方库已包含在压缩包中,具体的安装步骤请参考压缩包内的Readme文件。
  • 使pandasDataFrameSeries数据类型
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    本文介绍了如何利用Python的Pandas库将DataFrame对象高效地转化为Series,并提供了修改其中列的数据类型的详细步骤和示例代码。 使用 `pd.Series` 可以将 DataFrame 转换为 Series: ```python ts = pd.Series(df[Value].values, index=df[Date]) ``` 利用 `astype` 方法可以改变列中的值的类型,需要注意前面需要导入 numpy 库: ```python import numpy as np df[列名] = df[列名].astype(np.int64) ``` 以上内容介绍了使用 pandas 将 DataFrame 转换为 Series 以及修改列中数据类型的两种方法。希望这些信息对大家有所帮助。
  • PythonCSV文件ASC文件
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言实现CSV文件到ASC文件的数据格式转换,并提供了实用代码示例。 下面为大家分享一篇关于如何使用Python将CSV格式文件转换为ASC格式文件的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随来看看吧。
  • PythonCSV文件ASC文件
    优质
    本文章介绍了如何使用Python编程语言将CSV格式的数据文件转换成ASC格式。包括必要的库导入、数据读取和处理步骤以及输出保存方法等详细内容。适合需要进行此类操作的技术爱好者或专业人士参考学习。 一、背景描述 CSV格式文件类似于Excel表格的存储方式。ASC格式文件则是一种可以使用文本编辑器打开的纯文本段落件形式。由于数据量过大(744万行),ArcGIS无法处理如此庞大的数据,因此需要通过编写代码来实现从CSV到ASC的转换。 二、格式说明 Csv 格式:第一列是ID,第二列是数值,第三第四列分别是该值所在的行列号;整个csv文件包含744万条记录,在普通文本编辑器中无法一次性加载显示。 Asc格式: 三、举例说明 目标是从CSV中的某一行某一列的特定值(prevalue)转换为ASC格式,并将其保存到新的asc文件中。验证是否成功完成转化的方法是:将生成的asc文件导入ArcGIS进行查看和对比,确认数据内容无误。 在编写代码时,请注意直接处理大容量CSV文件可能会遇到内存不足等问题,建议采用逐行读取或分批处理的方式来减轻系统负担。
  • PythonExcelCSV代码汇总
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    本文总结了多种使用Python将Excel文件转换为CSV格式的方法和代码示例,帮助读者轻松实现数据格式的快速切换。 如何使用Python将Excel文件转换为CSV格式: 首先导入pandas库: ```python import pandas as pd ``` 然后读取Excel文件中的Sheet1数据(假设索引列是第一列)并将其保存为CSV文件,代码如下: ```python data = pd.read_excel(123.xls, sheet_name=Sheet1, index_col=0) data.to_csv(data.csv, encoding=utf-8) ``` 若要编写一个完整的Python脚本将Excel文件转换为CSV格式,请参考以下示例: 创建一个新的Python文件,例如命名为`excel_to_csv.py`(注意:实际命名可以自由选择),内容如下: ```python #!/usr/bin/env python __author__ = lrtao2010 import pandas as pd def convert_excel_to_csv(excel_file): data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=Sheet1, index_col=0) csv_filename = excel_file.replace(.xls, .csv) data.to_csv(csv_filename, encoding=utf-8) if __name__ == __main__: import sys if len(sys.argv) != 2: print(Usage: python excel_to_csv.py ) sys.exit(1) excel_file = sys.argv[1] convert_excel_to_csv(excel_file) ``` 将此脚本放在要转换的Excel文件同一目录下,并通过命令行运行,例如: ```shell python excel_to_csv.py 123.xls ``` 该脚本支持xlsx和xls格式。执行后会在同级目录中生成名为`data.csv`(或其他指定名称)的CSV文件。