最近工作需要处理大量csv文件转换成.xlsx进行数据处理，手动转换效率低，于是上网查了很多批量转csv教程，可惜的是所有教程几乎都是默认csv分隔符为逗号，很不幸的是我的csv文件是分号 “;” 作为分隔符，查了半天终于找到答案，在读取csv文件时可以指定分隔符号sep=';'，研究了很久终于大功告成，记录一下以便查看。下面附带全部代码。

data_csv = pd.read_csv(file, encoding='latin1', error_bad_lines=False, sep=';')     # 读取以分号为分隔符的csv文件   sep作用为指定分隔符，默认在Windows系统系分隔符为逗号

转换前：

csv文件，文件名： 1-PH

转换后：

.xlsx文件，文件名1-PH

# -*- coding:utf-8 –*-'''
程序用来将csv批量转换为excel文件。指定源路径和目标路径。
在main函数中指定源文件路径source，目标文件路径ob.
这个程序假设csv文件放在："C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ceshi\\csv文件"
输出excel文件到："C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ceshi\\xlsx文件"
'''# 导入pandas
import pandas as pd
import os# 建立单个文件的excel转换成csv函数,file 是excel文件名，to_file 是csv文件名。 sep=';'以分号分隔的csv文件;error_bad_lines=False 忽略错误行数据
def csv_to_xlsx(file, to_file):data_csv = pd.read_csv(file, encoding='latin1', error_bad_lines=False, sep=';')     # 读取以分号为分隔符的csv文件   sep作用为指定分隔符，默认在Windows系统系分隔符为逗号data_csv.to_excel(to_file, sheet_name='data')# 读取一个目录里面的所有文件：
def read_path(path):dirs = os.listdir(path)return dirs# 主函数
def main():# 源文件路径source = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ceshi\\csv文件"# 目标文件路径ob = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ceshi\\xlsx文件"# 将源文件路径里面的文件转换成列表file_listfile_list = [source + '\\' + i for i in read_path(source)]a = 0       # 列表索引csv文件名称放进j_list列表中，索引0即为第一个csv文件名称j_list = read_path(source)       # 文件夹中所有的csv文件名称提取出来按顺序放进j_list列表中print("---->", read_path(source))       # read_path(source) 本身就是列表print("read_path(source)类型：", type(read_path(source)))# 建立循环对于每个文件调用excel_to_csv()for it in file_list:j = j_list[a]    # 按照索引逐条将csv文件名称赋值给变量j# 给目标文件新建一些名字列表j_mid = str(j).replace(".csv", "")   # 将csv文件名中的.csv后缀去掉print("====", j_mid)j_xlsx = ob + '\\' + j_mid + ".xlsx"csv_to_xlsx(it, j_xlsx)print("######", it)a = a+1if __name__ == '__main__':main()

转换为Excel之后如果需要将转换格式之后的Excel文件批量合并，可以参考我的这篇博客：

Python-pandas批量读取同一文件夹下的所有.xlsx文件并提取指定列写入一张excel表

Python批量处理csv文件转Excel--xlsx文件——利用pandas库（csv文件可指定分隔符）相关推荐

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Python批量处理csv文件转Excel--xlsx文件——利用pandas库（csv文件可指定分隔符）

转换前：

转换后：

转换为Excel之后如果需要将转换格式之后的Excel文件批量合并，可以参考我的这篇博客：

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