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Python 高效实现 Excel 与 CSV 互转:用自动化提升效率

zhenglin
2025年11月5日 14:54 本文热度 284

在数据密集的日常工作中,Excel 和 CSV 是最常用的两种数据格式。无论是财务报表、销售数据还是系统导出结果,这两种文件都扮演着重要角色。

而在实际使用中,文件格式之间的相互转换几乎是不可避免的需求——有时需要将 CSV 转成 Excel 以便进行格式化或可视化分析,有时又要把 Excel 数据导出为 CSV 以便与其他系统集成或进行轻量处理。


手动复制、粘贴和调整格式不仅耗时,还容易出错。相比之下,使用 Python 实现自动化转换可以大大提升效率与准确性。本文将介绍如何使用 Spire.XLS for Python 轻松完成 Excel 与 CSV 文件的互转,让数据转换更高效、更可靠。



为什么选择 Python 进行数据转换?

Python 在数据处理领域拥有极其丰富的生态系统和简洁的语法,是实现自动化任务的理想工具。相比手动操作,使用 Python 处理 Excel 与 CSV 转换有以下优势:

  • 高效省时:可批量处理文件,几秒内完成。

  • 结果准确:避免人工输入造成的格式或编码错误。

  • 可重复执行:一次编写脚本,随时复用,适合周期性任务。

  • 灵活扩展:可轻松集成到更复杂的自动化或数据分析流程中。


在众多 Python 库中,Spire.XLS for Python 以其对 Excel 与 CSV 的高兼容性和稳定性能而脱颖而出。它支持多种 Excel 版本,并能灵活控制 CSV 的分隔符、编码和格式细节,是企业级数据处理的可靠选择。

在开始前,请使用以下命令安装Spire.XLS 库:


pip install spire.xls

示例一:Excel 转 CSV

将 Excel 文件转换为 CSV 文件,是常见的数据导出需求。下面的示例演示如何用 Spire.XLS 将 Excel 文件高效地导出为 CSV:


from spire.xls import *


# 定义输入和输出文件路径

input_excel = "input.xlsx"

output_csv = "output.csv"


# 创建一个示例 Excel 文件

workbook_create = Workbook()

sheet = workbook_create.Worksheets[0]

sheet.Name = "员工信息"

sheet.Range["A1"].Value = "姓名"

sheet.Range["B1"].Value = "年龄"

sheet.Range["C1"].Value = "城市"

sheet.Range["A2"].Value = "张三"

sheet.Range["B2"].Value = "25"

sheet.Range["C2"].Value = "北京"

sheet.Range["A3"].Value = "李四"

sheet.Range["B3"].Value = "30"

sheet.Range["C3"].Value = "上海"

workbook_create.SaveToFile(input_excel, ExcelVersion.Version2016)

workbook_create.Dispose()


# 加载 Excel 文件

workbook = Workbook()

workbook.LoadFromFile(input_excel)


# 获取第一个工作表并导出为 CSV 文件

sheet = workbook.Worksheets[0]

sheet.SaveToFile(output_csv, ",", Encoding.get_UTF8())


workbook.Dispose()

print(f"Excel 文件 '{input_excel}' 已成功转换为 CSV 文件 '{output_csv}'")

说明:
通过 sheet.SaveToFile() 方法,可以直接将 Excel 转换为 CSV 文件。第三个参数用于指定编码(如 Encoding.get_UTF8()),第二个参数为分隔符(如逗号 , 或分号 ;)。



示例二:CSV 转 Excel

将 CSV 文件转换为 Excel 格式,可以更方便地进行格式设置、计算或制图。以下示例演示如何完成这一过程:


from spire.xls import *

from spire.xls.common import *


# 定义输入和输出文件路径

input_csv = "input.csv"

output_excel = "output.xlsx"


# 创建一个示例 CSV 文件

csv_content = "姓名,年龄,城市\n王五,28,广州\n赵六,35,深圳\n"

with open(input_csv, "w", encoding="utf-8") as f:

    f.write(csv_content)


# 创建 Workbook 对象并加载 CSV 文件

workbook = Workbook()

workbook.LoadFromFile(input_csv, ",", 1, 1)


# 自动调整列宽

sheet = workbook.Worksheets[0]

sheet.AllocatedRange.AutoFitColumns()


# 保存为 Excel 文件

workbook.SaveToFile(output_excel, ExcelVersion.Version2016)

workbook.Dispose()


print(f"CSV 文件 '{input_csv}' 已成功转换为 Excel 文件 '{output_excel}'")

说明:
LoadFromFile() 方法可以直接加载 CSV 文件,并指定分隔符(如 ,)及起始行列。
使用 sheet.AllocatedRange.AutoFitColumns() 可自动调整列宽,让内容完整显示。



实用技巧与注意事项

  • 编码设置

    处理 CSV 文件时,编码非常重要。如果编码不匹配,容易出现乱码。

    在保存或加载文件时,可以通过 Encoding.get_UTF8()Encoding.get_GB2312() 指定编码。

    若不确定文件编码,可借助 chardet 库检测。

  • 大文件性能

    对于数十万行以上的大型文件,建议分批读取或确保充足的内存资源。


  • 特殊字符处理
    当单元格中包含分隔符或引号时,Spire.XLS 会自动进行转义处理,确保导出的 CSV 格式正确无误。


  • 异常处理
    在自动化脚本中加入 try-except 块和日志记录,可帮助快速定位错误,如文件路径错误或格式异常。



总结

借助 Spire.XLS for Python,Excel 与 CSV 文件的相互转换不再繁琐。 通过简单几行代码,就能完成过去需要手动操作的任务,大大提高了效率和准确性。


参考文章:原文链接

该文章在 2025/11/5 14:54:59 编辑过
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