Question

尝试将包含多个工作表的 Excel 文件另存为相应的 CSV 文件。我尝试了以下方法：

import xlrd
from openpyxl import Workbook, load_workbook
import pathlib
import shutil
import pandas as pd

def strip_xlsx(inputdir, file_name, targetdir):
    wb = load_workbook(inputdir)
    sheets = wb.sheetnames
    for s in sheets:
        temp_df = pd.read_excel(inputdir, sheet_name=s)
        temp_df.to_csv(targetdir + "/" + file_name.strip(".xlsx") + "_" + s + ".csv", encoding='utf-8-sig')

其中 inputdir 是 Excel 文件的绝对路径（例如：“/Users/me/test/t.xlsx”），file_name 只是文件名（“t.xlsx”） target_dir 是我希望保存 csv 文件的路径。

方法效果很好，想的超级慢。我是 Python 的新手，感觉我以一种非常低效的方式实现了该方法。

希望得到大师们的建议。

Answer 1

如果你把所有东西都保存在 Pandas 中，你的运气可能会更好。我看到您正在使用 openpyxl 来获取工作表名称，您可以在 Pandas 中执行此操作。至于速度，你只需要看看：

编辑：

正如查理（这个星球上可能最了解 openpyxl 的人）指出的那样，只使用 openpyxl 会更快。在这种情况下，速度提高了大约 25%（对于我的两页测试，9.29 毫秒 -> 6.87 毫秒）：

from os import path, mkdir
from openpyxl import load_workbook
import csv

def xlsx_to_multi_csv(xlsx_path: str, out_dir: str = '.') -> None:
    """Write each sheet of an Excel file to a csv
    """
    # make the out directory if it does not exist (this is not EAFP)
    if not path.exists(out_dir):
        mkdir(out_dir)
    # set the prefix
    prefix = path.splitext(xlsx_path)[0]
    # load the workbook
    wb = load_workbook(xlsx_path, read_only=True)
    for sheet_name in wb.sheetnames:
        # generate the out path
        out_path = path.join(out_dir, f'{prefix}_{sheet_name}.csv')
        # open that file
        with open(out_path, 'w', newline='') as file:
            # create the writer
            writer = csv.writer(file)
            # get the sheet
            sheet = wb[sheet_name]
            for row in sheet.rows:
                # write each row to the csv
                writer.writerow([cell.value for cell in row])

xlsx_to_multi_csv('data.xlsx')

Answer 2

您只需要指定一个保存 csv 的路径，并遍历由 Pandas 创建的字典以将帧保存到目录中。

csv_path = '\path\to\dir'
for name,df in pd.read_excel('xl_path',sheet_name=None).items():
    df.to_excel(os.path.join(csv_path,name)

将 XLSX 工作簿另存为多个 CSV 文件

2 个答案: