excel文件转为csv模型

时间: 2024-08-31 20:00:48 浏览: 59
将Excel文件转换为CSV(逗号分隔值)文件是常见的数据操作过程,因为CSV文件格式简单易读,便于数据交换和分析。以下是使用Excel软件直接进行转换的一个基本步骤: 1. 打开Excel文件:首先打开你需要转换的Excel文件。 2. 选择数据范围:选中你想要保存到CSV的所有内容。如果你的数据包括整个工作表,可以按Ctrl+A全选。 3. 导出为CSV:点击“文件”菜单,然后选择“另存为”,在弹出的对话框中找到“保存为类型”下拉列表,选择“CSV(* .csv)”或者“文本(*.txt,Windows)”,如果你希望包含标题行,则勾选“保存为CSV(* .csv)时保持原格式”。 4. 保存位置:选择你要保存新文件的位置,并输入一个合适的文件名,比如"原始文件名.csv"。 5. 确认选项:确认所有设置都符合要求后,点击“保存”。 如果你想编写脚本批量转换大量Excel文件,可以使用Python的pandas库,例如: ```python import pandas as pd # 加载Excel文件 xls = pd.ExcelFile('path_to_your_excel_file.xlsx') # 读取每一张工作表 for sheet_name in xls.sheet_names: df = xls.parse(sheet_name) # 或者直接 df = xls[sheet_name] df.to_csv(f'sheet_{sheet_name}.csv', index=False) # 将DataFrame保存为CSV ``` 这里假设你的Excel文件里有多个工作表。每个工作表会被保存成单独的CSV文件。
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import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score def excel2m(path):#读excel数据转为矩阵函数 data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheets()[0] # 获取excel中第一个sheet表 nrows = table.nrows # 行数 ncols = table.ncols # 列数 datamatrix = np.zeros((nrows, ncols)) for x in range(ncols): cols = table.col_values(x) cols1 = np.matrix(cols) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作 datamatrix[:, x] = cols1 # 把数据进行存储 return datamatrix x=excel2m("factors.xlsx") x=np.matrix(x) y=excel2m("RON.xlsx") y=np.matrix(y) rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=0) score=[] for i in range(1,200,10): rfe = RFE(estimator=rfc, n_features_to_select=i, step=10).fit(x, y.astype('int')) rfe.support_.sum() rfe.ranking_ x_wrapper=rfe.transform(x) once=cross_val_score(rfc,x_wrapper,y.astype('int'),cv=5).mean() score.append(once) plt.figure(figsize=[20,5]) plt.plot(range(1,200,10),score) plt.xticks(range(1,200,10)) plt.show() np.savetxt('score.csv', score, delimiter = ',') # 确定选择特征数量后,看各个特征得分排名 # 每个特征的得分排名,特征得分越低(1最好),表示特征越好 #print(rfe.ranking_) #np.savetxt('ranking.csv', rfe.ranking_, delimiter = ',') # 每次交叉迭代各个特征得分 #print(rfe.grid_scores_) #np.savetxt('grid_scores.csv', rfe.grid_scores_, delimiter = ',')

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