В этой статье блога мы рассмотрим различные методы преобразования файла CSV в файл XLSX с использованием мощной библиотеки Python Pandas. Мы рассмотрим несколько подходов с примерами кода, чтобы помочь вам понять процесс и выбрать наиболее подходящий метод для ваших нужд. Давайте начнем!

Метод 1: использование Pandas to_csv() и openpyxl

import pandas as pd
# Read CSV file
df = pd.read_csv('input.csv', sep=';')
# Convert to XLSX
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

Метод 2: использование Pandas DataFrame с openpyxl

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
# Read CSV file
df = pd.read_csv('input.csv', sep=';')
# Create Excel writer object
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')
# Convert DataFrame to XLSX
df.to_excel(writer, index=False)
# Save the Excel file
writer.save()

Метод 3: использование Pandas ExcelWriter с xlsxwriter

import pandas as pd
# Read CSV file
df = pd.read_csv('input.csv', sep=';')
# Create Excel writer object
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')
# Convert DataFrame to XLSX
df.to_excel(writer, index=False)
# Save the Excel file
writer.save()

Метод 4: использование Pandas ExcelWriter с xlwt

import pandas as pd
# Read CSV file
df = pd.read_csv('input.csv', sep=';')
# Create Excel writer object
writer = pd.ExcelWriter('output.xls', engine='xlwt')
# Convert DataFrame to XLSX
df.to_excel(writer, index=False)
# Save the Excel file
writer.save()

Метод 5: использование Pandas ExcelWriter с openpyxl и конкретным именем листа

import pandas as pd
# Read CSV file
df = pd.read_csv('input.csv', sep=';')
# Create Excel writer object
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')
# Convert DataFrame to XLSX with a specific sheet name
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
# Save the Excel file
writer.save()

В этой статье мы рассмотрели несколько методов преобразования файла CSV в файл XLSX с помощью Python Pandas. Мы рассмотрели различные подходы, в том числе использование различных библиотек, таких как openpyxl, xlsxwriter и xlwt. В зависимости от ваших требований вы можете выбрать наиболее подходящий метод преобразования данных. Python и Pandas предоставляют гибкий и эффективный способ преобразования файлов, что делает его важным инструментом для специалистов по данным и аналитиков.

Не забудьте адаптировать примеры кода к вашему конкретному варианту использования, например, скорректировав имена файлов и листов. С помощью методов, описанных в этой статье, вы можете легко преобразовать файлы CSV в формат XLSX и воспользоваться мощными функциями Excel.

Удачного программирования!