怎么讲csv格式转换为xlsx

Posted 2023-05-09

具体操作步骤如下：

一、首先打开一个CSV文件，双击打开文件。

二、在菜单栏找到插入菜单，单击“插入”。

三、选择折线图，找到折线图单击打开，选择一个折线图点击插入。

四、现在折线图已经插入到表格。

五、单击“保存”保存文档，但是这个文档是不能直接保存的，在弹出的提示对话框，单击“否”即可。

六、现在就可以将文件保存为xlsx格式了，点击保存即可。

参考技术A 　　CSV格式转换到Excel的方法：
　　一、部分简单格式的CSV直接用Excel打开即可正确显示，另存为Excel相应的数据格式，如*.xlsx，或*.xls即可。
　　二、对于数据量大的CSV文件，可以先打开一个Excel空白文件（以Office2010为例说明），并按下列步骤操作：
　　点击数据-现有连接，弹出现有连接对话框。
　　点击浏览更多，弹出选取数据源对话框。
　　在左边我的电脑中找到数据存放路径文件夹，并选取CSV数据文件，再点击打开，弹出文本导入向导。
　　第1步默认点击下一步，第2步在分隔符号选择逗号后点击下一步。
　　第3步，在数据预览中依次选择相应的字段，并在对应的列数据格式选择相应的选项，点击完成后等待导入，另存为需要的格式文件即可。
　　三、VBA或其它方式。在大数据量时占不了优势，推荐第二种方式处理，也便于汇总等后续工作。 参考技术B 使用Excel2007以上版本打开csv文件后另存为xlsx格式即可。
或者使用CSV转Excel（xlsx）小工具之类的软件来转换。追问

我这是这样弄的，但是用数据透视表处理时，不可以。显示无数值，我想是不是转换出了问题。

本回答被提问者采纳 参考技术C

一句话，另存为.xlsx就可以了

参考技术D

把csv格式的文件转换为xlsx电子表格文件，可以用这个文件，

it365 CSV格式转换器：

htt=ps://it365.gitlab.io/zh-cn/csv-excel/?d38548

我留的链接有点问题，你先复制链接，粘贴到浏览器地址栏，把前面的htt=ps改为https再进去。

进去就会操作了，点击选择文件按钮，然后会弹窗提示你选择文件，选择你的csv文件，

然后界面上，就可以下载转换后的Excel表格文件了。

截图示例：

csv格式转换效果：

支持批量转换，可以批量把csv转换成Excel、wps表格。

这个it365工具箱网站，里面挺多简单好用的工具，能解决很多问题

将 Excel 工作簿中的所有工作表转换为 csv 格式

【中文标题】将 Excel 工作簿中的所有工作表转换为 csv 格式

【英文标题】：Converting all worksheets in an Excel workbook to csv format

【发布时间】：2019-10-26 10:53:42

【问题描述】：

我的 Excel 文档 my.xlsx 有两个名为 Sheet1 和 Sheet2 的工作表。我想使用xlsx2csv 将所有工作表转换为csv 格式。我使用了以下命令：

from xlsx2csv import *
xlsx2csv my.xlsx convert.csv
File "<stdin>", line 1
    xlsx2csv my.xlsx convert.csv
              ^
SyntaxError: invalid syntax

x2c -a my.xlsx my1.csv
  File "<stdin>", line 1
    x2c -a my.xlsx my1.csv
            ^
SyntaxError: invalid syntax

请帮忙。

【参考方案1】：

我之前没有用过xlsx2csv，但我们为什么不试试pandas。

您的要求可以这样解决：

import pandas as pd
for sheet in ['Sheet1', 'Sheet2']:
    df = pd.read_excel('my.xlsx', sheetname=sheet)
    df.to_csv(sheet + '_output.csv', index=False)

【讨论】：

感谢@Kelvin 的回答。如果您提供不使用工作表名称的解决方案，将不胜感激。 B/c 我的 xlsx 非常大，使用 Excel 不容易打开，所以不知道手头的工作表名称。谢谢

@MYaseen208 是的，绝对的。您可以执行以下操作：my_file = pd.ExcelFile('my.xlsx')，然后循环遍历所有工作表：for sheet in my_file.sheet_names: df = pd.read_excel('my.xlsx', sheetname=sheet)

因为 pd.read_excel 非常慢。

似乎是自 2018 年以来在pd.read_excel('my.xlsx', sheet_name=sheet) 中的 sheet_name。见typeerror-with-pandas-read-excel。

【参考方案2】：

您可以执行以下操作：

import pandas as pd

xls_file = pd.ExcelFile('<path_to_your_excel_file>')
sheet_names = xls_file.sheet_names

for sheet in sheet_names:
    df = xls_file.parse(sheet)

【参考方案3】：

Xlsx2csv python 实现： 只能使用 sheetid 参数执行 Xlsx2csv。为了获取工作表名称和 ID，使用了 get_sheet_details。 csvfrmxlsx 为父目录下 csv 文件夹中的每个工作表创建 csv 文件。

import pandas as pd
from pathlib import Path


def get_sheet_details(filename):
    import os
    import xmltodict
    import shutil
    import zipfile
    sheets = []
    # Make a temporary directory with the file name
    directory_to_extract_to = (filename.with_suffix(''))
    os.mkdir(directory_to_extract_to)
    # Extract the xlsx file as it is just a zip file
    zip_ref = zipfile.ZipFile(filename, 'r')
    zip_ref.extractall(directory_to_extract_to)
    zip_ref.close()
    # Open the workbook.xml which is very light and only has meta data, get sheets from it
    path_to_workbook = directory_to_extract_to / 'xl' / 'workbook.xml'
    with open(path_to_workbook, 'r') as f:
        xml = f.read()
        dictionary = xmltodict.parse(xml)
        for sheet in dictionary['workbook']['sheets']['sheet']:
            sheet_details = 
                'id': sheet['@sheetId'],  # can be sheetId for some versions
                'name': sheet['@name']  # can be name
            
            sheets.append(sheet_details)
    # Delete the extracted files directory
    shutil.rmtree(directory_to_extract_to)
    return sheets


def csvfrmxlsx(xlsxfl, df):  # create csv files in csv folder on parent directory
    from xlsx2csv import Xlsx2csv
    for index, row in df.iterrows():  
        shnum = row['id']
        shnph = xlsxfl.parent / 'csv' / Path(row['name'] + '.csv')  # path for converted csv file
        Xlsx2csv(str(xlsxfl), outputencoding="utf-8").convert(str(shnph), sheetid=int(shnum))  
    return


pthfnc = 'c:/xlsx/'
wrkfl = 'my.xlsx'
xls_file = Path(pthfnc + wrkfl)
sheetsdic = get_sheet_details(xls_file)  # dictionary with sheet names and ids without opening xlsx file
df = pd.DataFrame.from_dict(sheetsdic)
csvfrmxlsx(xls_file, df)  # df with sheets to be converted