使用pycharm 把一个文件夹里的多个xlsx格式的excel转换成xls格式

可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import os

# 定义要转换的文件夹路径
folder_path = 'path/to/folder'

# 获取文件夹中的所有xlsx文件
files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 循环读取每个xlsx文件并将其保存为xls格式
for file in files:
    # 读取xlsx文件
    df = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file))
    # 将文件保存为xls格式
    df.to_excel(os.path.join(folder_path, os.path.splitext(file)[0] + '.xls'), index=False)

将以上代码保存为一个Python文件，然后在PyCharm中打开并运行即可。请注意，运行代码时需要将`folder_path`变量替换为你实际的文件夹路径。

相关问题

pycharm 读取一个文件夹下的所有Excel

以下是使用Python和PyCharm读取一个文件夹下的所有Excel文件的代码：

# 导入所需库
import os
import pandas as pd

# 设置文件夹路径
folder_path = "path/to/folder"

# 获取文件夹下所有Excel文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]

# 遍历Excel文件并读取数据
for file in excel_files:
    # 构建文件路径
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    # 读取Excel文件数据
    df = pd.read_excel(file_path)
    # 处理数据...

解释一下上述代码：

- 第1行，导入所需的库。
- 第4行，设置要读取的文件夹路径。
- 第7行，使用os库的listdir函数获取文件夹下所有文件名，并使用列表推导式筛选出所有Excel文件。
- 第10行，使用for循环遍历所有Excel文件。
- 第13行，使用os库的join函数构建Excel文件的完整路径。
- 第16行，使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件中的数据，并将其存储在DataFrame对象df中。
- 第19行，对读取到的数据进行进一步处理。

注意事项：

- 在使用前需要先安装pandas库。
- 在设置文件夹路径时需要注意路径的格式，可以使用r前缀将路径转换为原始字符串。
- 在使用os库的join函数时，需要将文件夹路径和文件名使用逗号隔开，而不是加号。加号会将路径和文件名连成一个字符串。
- 在读取Excel文件时，需要注意文件的编码格式。如果文件编码格式不是UTF-8，需要在read_excel函数中添加参数encoding='编码格式'，如encoding='gbk'。

使用pycharm 将多个excel放到一个excel的不同sheet里

可以使用python中的pandas库来实现将多个excel文件合并到一个excel的不同sheet里。

以下是实现的步骤：

1. 导入pandas库和os库

import pandas as pd
import os

2. 定义要合并的excel文件所在的文件夹路径

folder_path = "path/to/excels/folder"

3. 获取文件夹中所有excel文件的文件名

files = os.listdir(folder_path)
excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')]

4. 定义一个空的pandas dataframe，用于存储所有excel文件的数据

all_data = pd.DataFrame()

5. 循环遍历所有excel文件，将每个文件的数据添加到all_data中

for file in excel_files:
    full_path = os.path.join(folder_path, file)
    data = pd.read_excel(full_path)
    all_data = all_data.append(data, ignore_index=True)

6. 将all_data中的数据按照需要的方式分组，并将每个组的数据保存到一个新的excel文件的不同sheet里

grouped_data = all_data.groupby('group_column_name')

with pd.ExcelWriter('output_file.xlsx') as writer:
    for name, group in grouped_data:
        group.to_excel(writer, sheet_name=name, index=False)

其中，'group_column_name'是用于分组的列的名称，'output_file.xlsx'是输出的excel文件的名称。

完整代码示例：

import pandas as pd
import os

folder_path = "path/to/excels/folder"
files = os.listdir(folder_path)
excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')]

all_data = pd.DataFrame()

for file in excel_files:
    full_path = os.path.join(folder_path, file)
    data = pd.read_excel(full_path)
    all_data = all_data.append(data, ignore_index=True)

grouped_data = all_data.groupby('group_column_name')

with pd.ExcelWriter('output_file.xlsx') as writer:
    for name, group in grouped_data:
        group.to_excel(writer, sheet_name=name, index=False)