python使用pandas处理excel文件转为csv文件的方法示例

piaodoo 编程教程 2020-02-02 11:56:11 1184 0 python教程

这篇文章主要介绍了python使用pandas处理excel文件转为csv文件的方法示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

由于客户提供的是excel文件，在使用时期望使用csv文件格式，且对某些字段内容需要做一些处理，如从某个字段中固定的几位抽取出来，独立作为一个字段等，下面记录下使用acaconda处理的过程；

import pandas
 
df = pandas.read_excel("/***/***.xlsx")
 
df.columns = [内部为你给你的excel每一列自定义的名称]（比如我给我的excel自定义列表为：
["url","productName","***"，。。。,"***"]）

（下面开始你自己的表演，对每一列内容进行你自己需要的处理）

df["url"] = df["url"].str.replace("http", "https")
 
df["***"] = df["***"].str.replace("\n", " ")
 
df["stract_content"] = df["url"].str[-6:]

表演结束之后，就要保存了

df.drop_duplicates().fillna("").to_csv("/***/***.csv", index=False, encoding="utf-8", sep="\3")

上面为读取路径，下面为保存路径

结束之后，可以通过

df.head(5)来查看结果前5个，判断处理结果是否符合你的预期即可；

下面总结一下将List内容存储到excel和csv：

直接上代码：

list存储到csv文件：下面代码使用codes包操作

with codecs.open("result.csv", "w", encoding="utf-8") as fw:
  for i in final_res:
    fw.write(u"\3".join([j if isinstance(j, unicode) else str(j).decode("utf-8") for j in i]) + "\n")

下面是使用pandas操作：

columns是字符串列表，作为表格的标题头

df = pandas.DataFrame(my_list)
df.columns = ["col1", "col2", ...]
df.to_excel("result.xlsx", index=False, encoding="utf-8")

也可以先存储为csv文件，然后使用pandas转化为excel：

with codecs.open("result.csv", "w", encoding="utf-8") as fw:
  for i in final_res:
    fw.write(u"\3".join([j if isinstance(j, unicode) else str(j).decode("utf-8") for j in i]) + "\n")
 
with pandas.ExcelWriter('result.xlsx') as ew:
  pandas.read_csv("result.csv", sep='\3').to_excel(ew, index=False, header=["文件名", "query调用时间", "调用ip", "调用类型", "query结束时间", "行序号", "top5 sku", "文件总耗时"], sheet_name="result", encoding="utf-8")

或者：

with codecs.open("result.csv", "w", encoding="utf-8") as fw:
  for i in final_res:
    fw.write(u"\3".join([j if isinstance(j, unicode) else str(j).decode("utf-8") for j in i]) + "\n")
 
df = pandas.read_csv("result.csv", sep="\3")
df.columns = ["col1", "col2", ...]
df.to_excel("result.xlsx", index=False, encoding="utf-8")

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

版权声明：

本站所有资源均为站长或网友整理自互联网或站长购买自互联网，站长无法分辨资源版权出自何处，所以不承担任何版权以及其他问题带来的法律责任，如有侵权或者其他问题请联系站长删除！站长QQ754403226 谢谢。

有关影视版权：本站只供百度云网盘资源，版权均属于影片公司所有，请在下载后24小时删除，切勿用于商业用途。本站所有资源信息均从互联网搜索而来，本站不对显示的内容承担责任，如您认为本站页面信息侵犯了您的权益，请附上版权证明邮件告知【754403226@qq.com】，在收到邮件后72小时内删除。本文链接：https://www.piaodoo.com/408.html