前言
excel 后缀有2种格式， .xls 是从 Excel 97 到 Excel 2003 的默认文件格式，而 .xlsx 是 Excel 2007 及更高版本的默认文件格式。
.xlsx和.xls格式的主要区别在于，.xls格式单个工作表最多支持65536行，256列。
.xlsx格式最多支持1048576行，16384列。
此外就是，存储同样多的数据，.xlsx格式文件更小。基本就这两点区别。
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处理excel
python 可以使用xlrd,xlrwt,openpyxl,xlwings,pandas 等库操作 Excel 。
环境安装
文档操作
性能对比
参考链接Python杀死Excel？众多模块哪家强[1]
xlwt 操作
使用xlwt 操作 excel, 保存 .xls 后缀的文件
import xlwt
def csv_xls(filename, xlsname):
f = open(filename, 'r', encoding='utf-8')
xls = xlwt.Workbook()
sheet = xls.add_sheet('sheet1', cell_overwrite_ok=True)
x = 0
for line in f:
for i in range(len(line.split(','))):
print(i)
item = line.split(',')[i]
sheet.write(x, i, item)
x += 1
f.close()
xls.save(xlsname)
if __name__ == "__main__":
filename = "test1.csv"
xlsname ="res1.xls"
csv_xls(filename,xlsname)
xlwt 库仅支持.xls 后缀，不支持.xlsx 后缀的excel 文件
openpyxl 操作
使用openpyxl 库将 csv 转成 .xlsx格式。
from openpyxl import Workbook
import datetime
def csv_to_xlsx_pd(sourcePath:str,savePath:str,encode='utf-8'):
"""将csv 转为 excel（.xlsx格式）
如果不需要可以把计时相关代码删除
Args:
sourcePath:str 来源文件路径
savePath:str 保存文件路径，需要包含保存的文件名，文件名需要是 xlsx 格式的
encode='utf-8' 默认编码，可以改为需要的编码如gbk
"""
print('开始处理%s' % sourcePath)
curr_time = datetime.datetime.now()
print(curr_time)
f = open(sourcePath, 'r', encoding=encode)
# 创建一个workbook 设置编码
workbook = Workbook()
# 创建一个worksheet
worksheet = workbook.active
workbook.title = 'sheet'
for line in f:
row = line.split(',')
worksheet.append(row)
# if row[0].endswith('00'): # 每一百行打印一次
# print(line, end="")
workbook.save(savePath)
print('处理完毕')
curr_time2 = datetime.datetime.now()
print(curr_time2-curr_time)
if __name__ == '__main__':
source = 'source.csv'
save = 'result.xlsx'
csv_to_xlsx_pd(sourcePath=source, savePath=save, encode='utf-8')
数据量小于1w操作会比较快，数据量大于50w, workbook.save() 保持数据会很慢，有时候需要20-30分钟才能保存完成。
使用 pandas 转d
使用 pandas 将csv 转xlsx
import pandas as pd
def csv_to_xlsx_pd():
csv = pd.read_csv('source.csv', encoding='utf-8')
csv.to_excel('result.xlsx', sheet_name='data')
if __name__ == '__main__':
csv_to_xlsx_pd()数据量小于1w操作会比较快，数据量大于50w，保存会很慢。
References
[1] Python杀死Excel？众多模块哪家强: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NzI1MzY4Mw==&mid=2247493580&idx=1&sn=3bb272e1f187b1993a88f2578aa0d470&chksm=eb6bbc90dc1c358687b47c05a34df9343b70ab2e3365915ba94c2890f81c6a11ed5d423391d2&scene=21#wechat_redirect
