如何使用Python中的Pandas将CSV转换为Excel？

在本文中，我们将向您展示如何使用Python的pandas模块将CSV文件（逗号分隔值）转换为Excel文件。

假设我们已经拿到了一个名为 ExampleCsvFile.csv 的Excel文件，其中包含一些随机文本。我们将在将给定的Excel文件转换为CSV文件后返回CSV文件。

ExampleCsvFile.csv

方法1：转换CSV到Excel而不显示索引值

算法（步骤）

以下是执行所需任务的算法/步骤：

• 导入 pandas 模块 （Pandas是一个Python开源数据分析和操作包，该模块可以读取、过滤和重排Excel、JSON和CSV格式的小型和大型数据集。）

• 使用pandas read_csv() 函数（将CSV文件加载为pandas dataframe）创建变量来存储CSV文件的路径。

• 使用pandas ExcelWriter() 类（要将DataFrame保存到Excel sheet中，请使用pandas ExcelWriter()类。该类通常用于保存多个sheet并将数据追加到现有的Excel sheet中。

Pandas ExcelWriter Highlights：如果安装了xlsxwriter，则默认使用它；否则使用openpyxl。

• 使用 to_excel() 函数（要将DataFrame导出到Excel文件，请使用to_excel()函数。在写入单个对象到Excel文件时必须指定目标文件名），通过将索引指定为False作为参数来将CSV文件转换为excel文件。这里的index= False 表示不显示索引值。

• 使用 save() 函数（保存文件）保存结果/输出的Excel文件。

示例

以下程序将CSV文件转换为Excel文件，不显示索引值 –

# 导入pandas模块
import pandas as pd

# 读取CSV文件
cvsDataframe = pd.read_csv('ExampleCsvFile.csv')

# 创建一个输出excel文件
resultExcelFile = pd.ExcelWriter('ResultExcelFile.xlsx')

# 将CSV文件转换为Excel文件
cvsDataframe.to_excel(resultExcelFile, index=False)

# 保存Excel文件
resultExcelFile.save()

输出

执行以上程序后，将创建一个新的Excel文件（resultExcelFile.csv），其中包含来自CSV文件的数据。

在此程序中，我们使用pandas read_csv()函数作为数据框读取包含一些随机虚拟数据的CSV文件，然后我们创建了一个新的Excel文件，并使用to_excel()函数将上述CSV数据框转换为Excel。如果我们将索引传递为false参数，则输出的Excel文件将删除开始处的索引行。如果没有给定索引参数，则会在Excel表格的开头添加一个索引行，然后我们使用save()函数保存所得到的Excel文件以应用更改。

方法2：将CSV转换为带有索引值的Excel

算法（步骤）

要执行所需的任务，需要遵循以下算法/步骤 –

• 将CSV加载为pandas dataframe。

• 通过将索引指定为True作为excel()函数的一个参数并显示索引值将CSV文件转换为Excel文件。index=True表示这里显示索引值。

• 使用 save() 函数（保存文件）保存结果/输出的Excel文件。

使用pandas模块的DataFrame()函数将读取的输出Excel文件转换为数据框对象，并读取输出Excel文件。

• 显示数据框对象。

示例

以下程序将CSV文件转换为带有索引值的Excel文件 –

#导入pandas模块
import pandas as pd

#读取csv文件
cvsDataframe = pd.read_csv('ExampleCsvFile.csv')

#创建输出的excel文件
resultExcelFile = pd.ExcelWriter('ResultExcelFile.xlsx')

#将csv文件转换为excel文件
cvsDataframe.to_excel(resultExcelFile, index=True)

#保存excel文件
resultExcelFile.save()

#读取并将输出/结果的excel文件转换为数据框对象
excelDataframe=pd.read_excel('ResultExcelFile.xlsx')

#显示数据框对象
print(excelDataframe)

输出

   Unnamed: 0   球员姓名            年龄    类型        国家 \
0   0            Virat Kohli             33       Batsman       India
1   1            Bhuvneshwar Kumar      34       Batsman       India
2   2            Mahendra Singh Dhoni    39       Batsman       India
3   3            Rashid Khan             28       Bowler        Afghanistan
4   4            Hardik Pandya           29       All rounder   India
5   5            David Warner            34       Batsman       Australia
6   6            Kieron Pollard          35       All rounder   West Indies
7   7            Rohit Sharma            33       Batsman        India
8   8            Kane Williamson         33       Batsman       New Zealand
9   9            Kagiso Rabada           29       Bowler        South Africa
        球队                          运动员得分                球员击倒数
0      Royal Challengers Bengaluru   6300                20
1      Sun Risers Hyderabad          333                 140
2      Chennai Super Kings           4500                 0
3      Gujarat Titans                500                 130
4      Gujarat Titans                2400                85
5      Delhi Capitals                5500                12
6      Mumbai Indians                3000                67
7      Mumbai Indians                5456                20
8      Sun Risers Hyderabad          3222                 5
9      Lucknow Capitals              335                 111

当我们将索引作为参数传递为true时，结果excel文件将在开始添加索引行，然后我们使用save（）函数保存结果excel文件以应用更改。然后我们将excel文件转换为数据框以查看csv文件中的值是否复制到Excel文件中。

结论

在本教程中，我们学习了如何读取CSV文件，然后将其转换为Excel文件并删除索引或在Excel文件开头添加索引，最后将Excel文件转换为pandas数据框。