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。

python csv 切换sheet

在Python中，如果你需要处理CSV文件并且想要模拟类似Excel中的“切换工作表”操作，实际上CSV文件本身并不支持这样的功能，因为CSV是纯文本文件，并非电子表格格式。但是，你可以通过pandas库来实现读取、合并和分隔多个CSV文件，或将数据存储到不同的DataFrame中，每个DataFrame可以看作是“虚拟的工作表”。

如果你有一个包含多个独立数据部分的CSV文件，可以使用`pandas.read_csv`读取每个部分并分别存储成不同的DataFrame。例如：

import pandas as pd

# 分别读取CSV的不同部分
data1 = pd.read_csv('file.csv', sheet_name='Sheet1')
data2 = pd.read_csv('file.csv', sheet_name='Sheet2')

# 如果数据位于不同的文件
data3 = pd.read_csv('file2.csv', sheet_name='Sheet1')

这里`sheet_name`参数用于指定要加载的特定工作表名称。

如果你的数据不是CSV文件而是Excel文件（`.xlsx`或`.xls`），pandas可以直接处理，比如`pd.read_excel()`，这时可以像操作真正的电子表格那样处理“工作表”。