pythonexcel转csv_python使用pandas处理excel文件转为csv文
Python使用Pandas可以非常方便地处理Excel文件，并将其转换为CSV文件。下面是一个使用Pandas的示例代码：
```python
python怎么读入excelimport pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')
#将数据保存为CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)
```
首先，我们需要导入`pandas`库。然后，使用`pd.read_excel(`函数读取Excel文件。这个函
数接受一个参数，即Excel文件的路径。读取完毕后，数据将以DataFrame的形式存储在变量`df`中。
接下来，我们使用`df.to_csv(`函数将DataFrame中的数据保存为CSV文件。这个函数接受两个参数，即要保存的CSV文件的路径和是否包含索引列。在这个例子中，我们将索引列设置为`False`，即不包含索引列。
以上就是将Excel文件转换为CSV文件的简单示例。但是，如果Excel文件中有多个工作表，我们可以通过`sheet_name`参数指定要读取的工作表。例如，`df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')`。如果要读取所有工作表，可以使用`sheet_name=None`。
除了上述基本的读取和保存操作，Pandas还提供了许多其他强大的功能，可以对Excel数据进行清洗、分析和可视化等操作。以下是一些常用的操作：
1.选择列：
```python
df[['列名1', '列名2', ...]]
```
2.选择行：
```python
df.loc[起始行:结束行, :]
```
3.添加新列：
```python
df['新列名'] = 值
```
4.删除列或行：
```python
df.drop(['列名'], axis=1)  # 删除列
df.drop([行号], axis=0)  # 删除行
```
5.重命名列名：
```python
df.rename(columns={'旧列名': '新列名'}, inplace=True)
```
6.数据筛选（根据条件选择满足条件的数据）：
```python
df[df['列名'] > 值]
```
7.数据排序：
```python
df.sort_values(by='列名', ascending=True)
```
8.数据分组和聚合：
```python
df.groupby('列名').aggregate({'聚合列名': '聚合函数'})
```
9.数据透视表：
```python
pd.pivot_table(df, values='数值列名', index='行索引列名', columns='列索引列名', aggfunc='聚合函数')
```
总结来说，使用Pandas可以非常方便地处理Excel文件并将其转换为CSV文件。通过读取Excel文件到DataFrame，我们可以使用Pandas提供的各种功能对数据进行处理和分析。

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