xlrd库读取workbook中的数据，并将数据存为指定文件名的csv

文件，代码如下：

import xlrd
import csv

# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')

# 获取第一个sheet
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 创建csv文件并写入数据
with open('example.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    for i in range(sheet.nrows):
        writer.writerow(sheet.row_values(i))

以上代码会读取名为example.xlsx的Excel文件的第一个sheet的所有数据，并将其存储为名为example.csv的csv文件。需要注意的是，如果Excel文件中包含多个sheet，需要根据实际情况选择需要读取的sheet。

相关问题

xlrd库读取workbook中的数据，并将数据存为另外文件名的csv

以下是使用xlrd库读取workbook中的数据，并将数据存为另外文件名的csv的示例代码：

import xlrd
import csv

# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')

# 获取第一个sheet
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 创建一个新的CSV文件
with open('output.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)

    # 遍历每一行
    for row_idx in range(sheet.nrows):
        # 将每一行数据写入CSV文件中
        writer.writerow(sheet.row_values(row_idx))

在这个示例中，我们首先使用xlrd库打开Excel文件。然后，我们获取第一个sheet并遍历每一行。在每一行中，我们将数据写入CSV文件中。最后，我们将输出文件命名为“output.csv”。

请注意，在使用Python的csv库写入CSV文件时，我们需要指定newline=''参数，以避免写入额外的空行。

python 数据读取

在Python中，有多种方法可以读取数据。其中一种方法是使用Pandas库的read_csv函数来读取csv格式的数据。需要注意的是，在读取数据的代码中也要插入文件路径。如果要读取的文件保存在Python工作目录中，可以直接使用文件名进行读取。例如，假设数据文件名为'data.csv'，则可以使用以下代码读取数据：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', names=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'])
print(data)

另一种方法是使用Numpy库的loadtxt函数来读取数据。类似于Pandas，需要导入相应的库和定义文件路径，然后使用loadtxt函数进行数据读取。可以通过设置参数来指定数据类型和分隔符，默认的分隔符是空格。以下是一个示例：

import numpy as np
file_name = 'numpy_data.txt'
data = np.loadtxt(file_name, dtype='float32', delimiter=' ')
print(data)

此外，还可以使用xlrd库或Pandas库来读取Excel格式的数据。xlrd库提供了open_workbook函数来读取Excel文件，而Pandas库提供了read_excel函数。以下是两种方法的示例代码：

使用xlrd库：
import xlrd
data = xlrd.open_workbook(r'路径\文件名.xlsx',formatting_info=True)
table =data.sheet_by_name("Sheet3")

使用Pandas库：
import pandas as pd
df = pd.read_excel("\路径\文件名.xlsx",sheetname="Sheet3")

综上所述，Python中有多种方法可以读取数据，包括使用Pandas库的read_csv函数、Numpy库的loadtxt函数、xlrd库和Pandas库的read_excel函数。具体的使用取决于数据的格式和需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python使用库读取数据](https://blog.csdn.net/weixin_45884316/article/details/107383875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [（一）、python读取数据方法总结](https://blog.csdn.net/weixin_43400774/article/details/90313356)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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