python3.11 csv文件转为xlsx如果遇到百分比数值时保存为数字格式，输出python代码

可以使用Python中的pandas库来实现csv文件转换为xlsx，并将百分数值保存为数字格式的功能。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('example.csv')

# 处理百分数值为数字格式
df['Percentage'] = df['Percentage'].str.replace('%', '').astype(float) / 100

# 保存为xlsx文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

其中，`read_csv()`函数用于读取csv文件，`to_excel()`函数用于保存为xlsx文件，并且通过`index=False`参数来避免保存索引列。在处理百分数值时，先将百分号去除，再将字符串类型转换为浮点类型，并除以100得到对应的数字格式。

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python3 csv文件转为xlsx如果遇到百分比数值时保存为数字格式，输出python代码

可以使用Python中的pandas库来实现csv文件转为xlsx，并将百分比数值保存为数字格式。代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将百分比数值转为数字格式
df['percentage'] = df['percentage'].str.rstrip('%').astype('float') / 100

# 将数据保存为xlsx文件
writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()

在这个示例中，我们首先使用pandas的read_csv()函数读取csv文件，并将其保存为DataFrame对象。然后，我们使用pandas的str.rstrip()函数删除百分号，并使用astype()函数将字符串转换为浮点数。最后，我们使用pandas的to_excel()函数将数据保存为xlsx文件，并使用xlsxwriter引擎将百分比数值保存为数字格式。

csv文件转为xlsx是单元格保持为数字格式，输出python代码

你可以使用pandas库将csv文件读取为DataFrame对象，然后使用to_excel方法将其转换为xlsx格式，并指定参数float_format='%.2f'来保持单元格中的数字格式为两位小数。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件为DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将DataFrame对象转换为xlsx格式并保持数字格式
df.to_excel('data.xlsx', index=False, float_format='%.2f')

其中，index=False表示不将行索引写入Excel文件中。float_format参数用于指定浮点数格式，'%.2f'表示保留两位小数。你可以根据自己的需求修改这些参数。