python把excel转化为csv

### 回答1：
可以使用 Python 的 pandas 库将 Excel 文件转换为 CSV 文件。

示例代码如下:

import pandas as pd

# 读入 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 将 DataFrame 写入 CSV 文件
df.to_csv('example.csv', index=False)

在这个例子中，我们将名为 'example.xlsx' 的 Excel 文件读入为一个 DataFrame，然后将该 DataFrame 写入名为 'example.csv' 的 CSV 文件中。 'index=False' 的参数表示不写入 DataFrame 的索引。

### 回答2：
Python是一个很流行的编程语言，常用于数据科学和数据分析。Python提供了强大的库和工具，使得处理excel文件实现起来很容易。而将excel文件转化为CSV文件，是Python中常见的数据处理任务之一。

首先，我们需要安装Python中的pandas库，pandas是一个开源数据分析框架，可以处理各种数据格式，包括excel文件。我们可以使用以下指令安装pandas库：

pip install pandas

接下来，我们用pandas库中的read_excel方法读取excel文件。read_excel方法可以读取.xlsx格式的excel文件，也可以读取.xls格式的老式excel文件。下面是一个读取excel文件并保存为CSV文件的示例代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 将数据保存为CSV文件
df.to_csv('example.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

以上代码中，我们首先导入了pandas库，然后使用read_excel方法读取了名为example.xlsx的excel文件。接着，我们使用to_csv方法将数据保存为CSV文件，to_csv方法的参数解释如下：

- 第一个参数是保存的文件名
- index参数为False表示不保存行索引，默认为True
- encoding参数为CSV文件的编码格式，默认为utf-8，这里采用utf-8-sig，保证文件中文字符能够正常显示

当我们运行以上代码时，Python会读取example.xlsx文件中的所有数据，并将其保存为example.csv文件。

需要注意的是，CSV文件是一种文本格式，不能保存excel文件中的全部信息，例如excel文件中的颜色、字体、公式等信息都不会被保存到CSV文件中。因此，CSV文件通常只保存excel文件中的数据部分。

总之，Python中利用pandas库将excel文件转化为CSV文件非常简单。pandas库提供了read_excel和to_csv两个方法，使用这两个方法即可轻松地实现该任务。

### 回答3：
Python是一种脚本语言，拥有广泛的库和插件，可以被广泛的应用于自动化任务、数据处理等方面。在处理数据方面，Python可以很好地处理和转换各种文件格式。其中，把Excel转化为CSV（Comma Separated Values）格式是一个常见的需求。

CSV是一种简单而广泛应用的文件格式。它可以用文本编辑器打开，也可以被电子表格程序（如Excel）导入。CSV文件是一种纯文本文件，其每一行均代表一个数据记录，每个字段之间以逗号分隔。

Python中的pandas库是一个强大的数据处理工具，可以读取各种文件格式的数据。在把Excel转化为CSV时，我们可以使用pandas库中的read_excel方法读取Excel文件，并使用to_csv方法将数据保存为CSV文件。

下面是一个简单的Python代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
excel_data = pd.read_excel('file.xlsx')

# 将数据保存为CSV文件
excel_data.to_csv('file.csv', index=False, encoding='utf-8')

在上述代码中，read_excel方法用于读取Excel文件，to_csv方法用于把数据保存为CSV文件。其中，index=False参数表示不保存数据的索引列，encoding='utf-8'参数表示保存数据时使用utf-8编码。如果数据中包含汉字或其他非ASCII字符，应该指定正确的编码。

总的来说，Python中使用pandas库可以非常方便地把Excel文件转化为CSV格式。这是处理数据的一种常见需求，适用于各种数据分析、自动化处理和数据交换场景。