怎么把xlsx文件转换成csv

将.xlsx（Excel）文件转换成.csv（CSV）文件，通常可以借助一些电子表格处理软件、在线工具或者是编程语言的库来完成。以下是几种常见方法：

1. **使用电子表格软件**：
- 打开Excel文件，选择所有数据，然后点击“文件”>“另存为”，在保存类型中选择“CSV”，输入新的文件名并保存。

2. **在线转换工具**：
- 许多网站提供免费的在线服务，例如FileZilla、Smallpdf或ConvertingFiles.com等，只需上传xlsx文件，它们会自动将其转换为csv格式并提供下载链接。

3. **编程转换**：
- 如果你需要自动化这个过程，可以使用Python的pandas库，如下面的代码片段所示：

     import pandas as pd
     df = pd.read_excel('input.xlsx')
     df.to_csv('output.csv', index=False)

其他编程语言也可能有相应的库支持此类操作。

4. **命令行工具**：
- 在Linux或Mac系统中，可以使用`xlsx2csv`命令行工具，先安装它（通过包管理器如apt-get或Homebrew），然后运行`xlsx2csv input.xlsx output.csv`。

相关问题

为什么python把xlsx文件转换成csv文件的时候，会把整数转换成浮点数.0的形式

Python在处理Excel (xlsx) 文件时，特别是当它读取到包含数字的数据时，可能会将整数转换为浮点数，这是因为Excel默认保存数值数据为浮点类型，即使是看起来像是整数的部分。当你使用像`pandas`库中的`read_excel`函数读取数据并写入CSV时，如果原始Excel文件中的数字表示为带小数点的格式（例如，即使小数部分为零），`pandas`会将其识别为浮点数。

另外，即使原始数据在Excel中是以整数形式存储的，`pandas`也倾向于保留这种类型的灵活性，以防在后续操作中需要处理非整数值。如果你想保持整数不变，可以在将数据写入CSV之前，对DataFrame进行类型检查和转换：

import pandas as pd

# 读取excel
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 确保数值列是整数类型
df[df.select_dtypes(include=['number']).columns] = df[df.select_dtypes(include=['number']).columns].astype(int)

# 写入csv
df.to_csv('output.csv', index=False)

python实现xlsx文件转换成cSV文件

可以使用Python中的pandas库来实现xlsx文件转换成CSV文件。具体步骤如下：

1. 安装pandas库：在命令行中输入`pip install pandas`，安装完成后导入pandas模块。

2. 使用pandas的read_excel方法读取xlsx文件，将数据读入到DataFrame对象中。

3. 使用to_csv方法将DataFrame对象中的数据保存为csv格式的文件。

下面是代码示例：

import pandas as pd

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

# 将数据保存为csv文件
data.to_csv('example.csv', index=False)

其中，`index=False`表示不保存行索引。