Python如何将Excel转CSV3种常见方法+时间测试

Python如何将Excel转CSV3种常见方法+时间测试

在数据处理领域，将Excel文件转换为CSV格式是常见的任务。Python为这类操作提供了多种解决方案，以下介绍三种常用方法，并通过时间测试对比其效率。

方法1：使用Python的pandas库。

利用pandas强大的数据处理能力，可以轻松实现Excel到CSV的转换。以下为操作代码：

python
import pandas as pd

excel_file = 'example.xlsx'
csv_file = 'example.csv'

data = pd.read_excel(excel_file)
data.to_csv(csv_file, index=False)

执行时间：140秒。此时间受电脑硬件条件影响较大。

方法2：借助Python的Spire.XLS库。

Spire.XLS提供了一系列功能强大的API用于操作Excel文件，转换为CSV文件也不例外。以下是示例代码：

python
import spire_xls

excel_file = 'example.xlsx'
csv_file = 'example.csv'

workbook = spire_xls.Workbook()
workbook.open(excel_file)
worksheet = workbook.get_worksheet(0)
worksheet.export_to_csv(csv_file)

执行时间：26秒。

方法3：采用VBA宏进行转换。

VBA宏通过直接操作Excel内部数据，可以实现高效转换。以下是使用VBA宏转换Excel到CSV的示例代码（需要在Excel中运行）：

vba
Sub ExportToCSV()
Dim ws As Worksheet
Dim csvPath As String

csvPath = "example.csv"
Set ws = ThisWorkbook.Sheets("Sheet1")

ws.ExportAsFixedFormat Type:=xlTypeCSV, Filename:=csvPath
End Sub

执行时间：16秒。

综上，三种方法各有优劣。pandas方法在数据处理能力上更胜一筹，Spire.XLS则在转换速度上有明显优势，而VBA宏则依赖于Excel环境。根据实际需求选择合适的方法，并注意考虑执行时间对整体效率的影响。2024-08-15