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。

相关问题

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。

用python读入Excel文件，将其中数据读出，将数字部分计算百分比并保留三位小数点后输出到新的excel.csv,输出每项以逗号分隔。

可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件和进行计算，并使用csv库来输出csv文件。以下是示例代码：

import pandas as pd
import csv

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 计算百分比
df['Percentage'] = df['Number'] / df['Total'] * 100
df['Percentage'] = df['Percentage'].round(3)

# 输出到csv文件
df.to_csv('output.csv', sep=',', index=False, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)

在此示例中，我们首先使用pandas库读取名为"example.xlsx"的Excel文件。然后，我们计算每个行中数字部分与总数的百分比，并将结果存储在一个新的"Percentage"列中。最后，我们使用csv库将数据输出到名为"output.csv"的csv文件中，每个项用逗号分隔，并使用csv.QUOTE_NONNUMERIC选项引用非数字的项。