如何在代码中修改以达到excel可以直接打开不乱码问题

要解决Excel打开时中文乱码的问题，可以尝试以下几种方法：

1. 在代码中指定文件编码为UTF-8，例如：

import codecs
with codecs.open('example.csv', 'w', 'utf-8') as f:
    f.write(u'中文')

2. 在Excel中打开文件时，选择“文本导入向导”，并在第二步选择文件编码为UTF-8。

3. 在Excel中打开文件时，选择“数据”->“从文本导入”，在第三步选择文件编码为UTF-8。

通过以上方法，可以尝试解决Excel打开中文乱码的问题。

相关问题

python筛选excel数据保存到新的excel表后日期列乱码

如果你在将数据复制到新的Excel表后，日期列出现了乱码，那么可能是因为日期格式在复制过程中出现了问题。为了解决这个问题，我们可以在复制时将日期格式转换为字符串格式，并在保存时指定日期格式。

以下是修改后的代码：

import openpyxl
from openpyxl.utils import get_column_letter

# 打开原始Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')

# 创建新的Excel工作簿
new_workbook = openpyxl.Workbook()
new_sheet = new_workbook.active
new_sheet.title = '领料数量大于1000的条目'

# 遍历每个工作表，并筛选符合条件的行
for sheet_name in workbook.sheetnames:
    sheet = workbook[sheet_name]
    for row in sheet.iter_rows(min_row=2):
        # 检查领料数量是否大于1000
        qty = row[3].value
        if qty is not None and qty > 1000:
            # 将日期格式转换为字符串格式
            for cell in row:
                if isinstance(cell.value, datetime.datetime):
                    cell.value = cell.value.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            # 将符合条件的行复制到新的Excel工作表
            new_sheet.append([cell.value for cell in row])

# 设置日期格式
for col_idx in range(1, new_sheet.max_column + 1):
    col_letter = get_column_letter(col_idx)
    for row in new_sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1):
        cell = row[col_idx - 1]
        if isinstance(cell.value, str) and ':' in cell.value:
            cell.number_format = 'yyyy-mm-dd hh:mm:ss'

# 保存新的Excel文件
new_workbook.save('new_data.xlsx')

在这个版本的代码中，我们在复制每一行之前，先检查该行中是否包含日期。如果发现有日期，我们就将其格式转换为字符串格式（例如："2022-05-01 12:30:00"）。

在保存新的Excel文件时，我们使用了`cell.number_format`属性来指定日期格式。这样，即使在复制过程中出现了乱码，我们也可以确保在保存时，日期能够正确地显示。

希望这个修改后的代码可以解决你的问题！

import xlwings as xw app = xw.App(visible=False,add_book=False) excel_client = app.books.open(r"文件名1.xlsx") excel_client.api.SaveAs(r"文件名2.csv",FileFormat=6) excel_client.close() app.quit()这段代码可以使得xlsx的Excel快速转化成csv格式，但是csv是gbk编码格式，如何修改这段代码实现两个功能：1.能够将一个文件夹下的多个Excel批量转化，并且转化后的名字和原来文件名一样；2.修改这段代码使之转化出来的csv能够utf-8格式的，注意不要使用to.csv，因为速度太慢了，修改后的代码要求能够在python运行，并举出例子。另外第二个问题是，to.csv和to.excel导出文件速度太慢，如何提高速度或者有没有其他方法

可以使用Python中的os和glob库来实现批量转化多个Excel文件，并且将转化后的文件保存为原文件名的csv格式，并且编码为UTF-8格式。以下是示例代码：

import os
import glob
import xlwings as xw

def excel_to_csv(excel_file):
    app = xw.App(visible=False, add_book=False)
    excel_client = app.books.open(excel_file)
    csv_file = os.path.splitext(excel_file)[0] + ".csv"
    excel_client.api.SaveAs(Filename=csv_file, FileFormat=6, Local=True, Encoding=65001)
    excel_client.close()
    app.quit()

folder_path = r"文件夹路径"
for excel_file in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.xlsx")):
    excel_to_csv(excel_file)

这段代码中使用了os.path.splitext()函数来获取文件名和扩展名，并且使用了Encoding参数将编码设置为UTF-8。同时，使用glob.glob()函数来获取文件夹下的所有xlsx文件，并且使用os.path.join()函数来拼接文件路径。

对于速度问题，可以使用pandas库中的read_excel()和to_csv()函数来批量转化文件，速度会更快。以下是示例代码：

import os
import pandas as pd

folder_path = r"文件夹路径"
for excel_file in os.listdir(folder_path):
    if excel_file.endswith(".xlsx"):
        csv_file = os.path.splitext(excel_file)[0] + ".csv"
        df = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, excel_file))
        df.to_csv(os.path.join(folder_path, csv_file), index=False, encoding="utf-8-sig")

这段代码中使用了pandas库中的read_excel()函数来读取Excel文件，并且使用to_csv()函数将DataFrame对象保存为csv文件。注意要设置encoding参数为"utf-8-sig"，这样可以避免在Excel中打开csv文件时出现乱码。同时，使用os.listdir()函数来获取文件夹下的所有文件，并且使用endswith()函数来判断文件是否为xlsx文件。