修改：import pandas as pd import csv df = pd.read_excel('门店信息模板.xls') # 获取表头 header = list(df.columns) # 将表头写入CSV文件中 with open(r'C:\Users\cxx01273962\Desktop\py\Tools\TESE_EXCLE\门店.csv', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(header) df.to_csv(r'C:\Users\cxx01273962\Desktop\py\Tools\TESE_EXCLE\门店.csv', index=False, encoding='utf-8')

好的，根据您的要求，您需要将表头写入CSV文件中，并将DataFrame中的数据也写入同一个CSV文件中。下面是您修改后的代码：

import pandas as pd
import csv

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('门店信息模板.xls')

# 获取表头
header = list(df.columns)

# 将表头写入CSV文件中
with open(r'C:\Users\cxx01273962\Desktop\py\Tools\TESE_EXCLE\门店.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(header)
    
# 将DataFrame中的数据写入CSV文件中
df.to_csv(r'C:\Users\cxx01273962\Desktop\py\Tools\TESE_EXCLE\门店.csv', index=False, encoding='utf-8', mode='a')

这将把Excel文件中的表头保存为一个列表，并将其写入名为“门店.csv”的CSV文件中。然后，它将DataFrame中的数据写入同一个CSV文件中。请注意，在写入数据时，我们使用了mode='a'参数，以便将数据附加到已经存在的CSV文件中。

相关问题

import pandas as pd df = pd.read_excel('./train.xls') df_test = pd.read_excel('./test.xls')

这段代码使用了 Pandas 库来读取 Excel 文件。

首先，通过 `pd.read_excel` 函数读取名为 `'train.xls'` 的 Excel 文件，并将其内容存储在名为 `df` 的 DataFrame 中。

接着，通过 `pd.read_excel` 函数读取名为 `'test.xls'` 的 Excel 文件，并将其内容存储在名为 `df_test` 的 DataFrame 中。

这段代码的作用是读取 Excel 文件的内容，并将其转换为 Pandas 的 DataFrame 格式，以便后续的数据处理和分析。请确保文件路径正确，并且已经安装了 Pandas 库。

import pandas as pd # 打开 xls 文件 df = pd.read_excel('example.xls') # 转换为 xlsx 文件并保存 df.to_excel('example.xlsx', index=False) # 转换为 csv 文件并保存 df.to_csv('example.csv', index=False)指定保存文件路径

这不是一个问题，这是一段 Python 代码，用于将 Excel 文件转换为 xlsx 或 csv 文件并保存。如果您想要指定保存文件路径，您可以将文件名替换为完整的文件路径。例如：

import pandas as pd

# 打开 xls 文件
df = pd.read_excel('example.xls')

# 转换为 xlsx 文件并保存
df.to_excel('/path/to/example.xlsx', index=False)

# 转换为 csv 文件并保存
df.to_csv('/path/to/example.csv', index=False)

请将 `/path/to/` 替换为您想要保存文件的完整路径。