Python使用Pandas将Excel转换为CSV及数据清洗实战

Luna

发布时间：2026-10-13| 3人浏览过

原创

本文介绍如何利用Python的Pandas库将Excel文件转换为CSV格式，并演示在转换过程中对特定字段进行清洗和提取的操作。通过示例代码展示如何修改URL协议、处理换行符以及从固定位置截取子字符串，最后提供将列表数据直接写入Excel或CSV文件的多种方法，帮助开发者高效处理结构化数据。

Excel转CSV及数据清洗流程

由于客户提供的原始数据为Excel格式，而实际使用场景中需要CSV格式，同时需要对部分字段进行预处理（例如从某字段中提取固定位置的字符并独立成列），以下记录使用Anaconda环境下的处理流程；


import pandas
 
df = pandas.read_excel("/***/***.xlsx")
 
df.columns = [内部为你给你的excel每一列自定义的名称]（比如我给我的excel自定义列表为：
["url","productName","***"，。。。,"***"]）

（此处开始执行具体的列数据处理逻辑，根据实际需求对每一列进行清洗或转换）


df["url"] = df["url"].str.replace("http", "https")
 
df["***"] = df["***"].str.replace("\n", " ")
 
df["stract_content"] = df["url"].str[-6:]

数据处理完成后，需执行保存操作；


df.drop_duplicates().fillna("").to_csv("/***/***.csv", index=False, encoding="utf-8", sep="\3")

代码中上方指定了源文件的读取路径，下方指定了目标文件的保存路径；

处理结束后，可通过以下命令验证结果；

使用df.head(5)查看前5行数据，以确认处理结果是否符合预期；

下面总结将List列表内容存储到Excel和CSV文件的方法；

直接参考以下代码示例；

将列表存储到CSV文件：以下代码使用codes包进行操作；

List存储为CSV与Excel的方法


with codecs.open("result.csv", "w", encoding="utf-8") as fw:
  for i in final_res:
    fw.write(u"\3".join([j if isinstance(j, unicode) else str(j).decode("utf-8") for j in i]) + "\n")

以下是使用Pandas库的操作方式；

columns参数接收字符串列表，作为表格的列标题；


df = pandas.DataFrame(my_list)
df.columns = ["col1", "col2", ...]
df.to_excel("result.xlsx", index=False, encoding="utf-8")

也可以先保存为CSV文件，随后使用Pandas将其转换为Excel格式；


with codecs.open("result.csv", "w", encoding="utf-8") as fw:
  for i in final_res:
    fw.write(u"\3".join([j if isinstance(j, unicode) else str(j).decode("utf-8") for j in i]) + "\n")
 
with pandas.ExcelWriter('result.xlsx') as ew:
  pandas.read_csv("result.csv", sep='\3').to_excel(ew, index=False, header=["文件名", "query调用时间", "调用ip", "调用类型", "query结束时间", "行序号", "top5 sku", "文件总耗时"], sheet_name="result", encoding="utf-8")

或者采用另一种方式；


with codecs.open("result.csv", "w", encoding="utf-8") as fw:
  for i in final_res:
    fw.write(u"\3".join([j if isinstance(j, unicode) else str(j).decode("utf-8") for j in i]) + "\n")
 
df = pandas.read_csv("result.csv", sep="\3")
df.columns = ["col1", "col2", ...]
df.to_excel("result.xlsx", index=False, encoding="utf-8")

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持本站。