pandas xls多sheet转换成csv

可以使用pandas库中的`read_excel`函数读取xls文件中的每个sheet，再使用`to_csv`函数将每个sheet转换成csv文件。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

xls_file = pd.ExcelFile('example.xls')  # 读取xls文件
sheet_names = xls_file.sheet_names  # 获取所有sheet名称

for sheet_name in sheet_names:
    df = pd.read_excel(xls_file, sheet_name)  # 读取sheet数据
    df.to_csv(f'{sheet_name}.csv', index=False)  # 转换成csv文件

这段代码会将`example.xls`文件中的每个sheet转换成csv文件，并命名为原sheet名称。csv文件中不包括行索引（index）。

相关问题

python 读取xls文件的pandas

Pandas是一个流行的Python数据处理库，可以使用它来读取和处理各种类型的数据，包括Excel文件。在Python中，使用Pandas读取.xls文件非常简单。

要读取.xls文件，首先要安装Pandas库。可以使用pip命令来安装Pandas，命令如下：

pip install pandas

安装完成后，我们需要导入Pandas库，通过以下代码将其引入到Python脚本中：

import pandas as pd

接下来，我们可以使用Pandas的read_excel函数来读取.xls文件。该函数需要传入文件路径和文件名作为参数，示例如下：

dataframe = pd.read_excel('文件路径/文件名.xls')

请注意，读取.xls文件时，需要安装和使用的是Pandas中的xlrd模块。如果尚未安装xlrd模块，可以使用以下命令安装：

pip install xlrd

读取完成后，Pandas将返回一个DataFrame对象，我们可以对该对象进行各种操作，如查看数据、筛选数据、进行统计分析等。

另外，如果要读取.xls文件的指定工作表，可以在read_excel函数中使用sheet_name参数指定工作表的名称或索引。例如，要读取第一个工作表，可以使用以下代码：

dataframe = pd.read_excel('文件路径/文件名.xls', sheet_name=0)

除了读取.xls文件，Pandas还支持读取其他格式的文件，如.csv、.txt等。不同文件格式的读取方法略有不同，但Pandas提供了相应的函数来实现，可以根据具体的需求选择适当的函数进行读取和处理。

总之，使用Pandas的read_excel函数可以很方便地读取.xls文件，并且可以灵活处理和分析数据。有了Pandas的强大功能，我们可以更加高效地进行数据处理和分析任务。

import os import pandas as pd import openpyxl writer = pd.ExcelWriter("Z163.xls", engine='openpyxl') # 我要生成的excel的文件路径是my_excel.xls num = 1 for root, dirs, files in os.walk('./data04'): print(root) # 当前目录路径 print(dirs) # 当前路径下所有子目录 print(files) # 当前路径下所有非目录子文件 for file in files: tmp = pd.read_csv("./data04/%s" % file, sep=' ') tmp.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name=file) writer.save()

这段代码使用Python的os、pandas和openpyxl模块，导入了Excel文件相关的功能，其中pd和openpyxl模块分别用来读取和写入Excel文件，writer用于在Excel文件中创建新的sheet页，文件名为Z163.xls。