由于客戶(hù)提供的是excel文件，在使用時(shí)期望使用csv文件格式，且對(duì)某些字段內(nèi)容需要做一些處理，如從某個(gè)字段中固定的幾位抽取出來(lái)，獨(dú)立作為一個(gè)字段等，下面記錄下使用acaconda處理的過(guò)程；
import pandas
df = pandas.read_excel("/***/***.xlsx")
df.columns = [內(nèi)部為你給你的excel每一列自定義的名稱(chēng)]（比如我給我的excel自定義列表為：
["url","productName","***"，。。。,"***"]）
（下面開(kāi)始你自己的表演，對(duì)每一列內(nèi)容進(jìn)行你自己需要的處理）
df["url"] = df["url"].str.replace("http", "https")
df["***"] = df["***"].str.replace("\n", " ")
df["stract_content"] = df["url"].str[-6:]
表演結(jié)束之后，就要保存了
df.drop_duplicates().fillna("").to_csv("/***/***.csv", index=False, encoding="utf-8", sep="\3")
上面為讀取路徑，下面為保存路徑
結(jié)束之后，可以通過(guò)
df.head(5)來(lái)查看結(jié)果前5個(gè)，判斷處理結(jié)果是否符合你的預(yù)期即可；?
下面總結(jié)一下將List內(nèi)容存儲(chǔ)到excel和csv：
直接上代碼：
list存儲(chǔ)到csv文件：下面代碼使用codes包操作
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")
下面是使用pandas操作：
columns是字符串列表，作為表格的標(biāo)題頭
df = pandas.DataFrame(my_list)
df.columns = ["col1", "col2", ...]
df.to_excel("result.xlsx", index=False, encoding="utf-8")
也可以先存儲(chǔ)為csv文件，然后使用pandas轉(zhuǎn)化為excel：
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調(diào)用時(shí)間", "調(diào)用ip", "調(diào)用類(lèi)型", "query結(jié)束時(shí)間", "行序號(hào)", "top5 sku", "文件總耗時(shí)"], sheet_name="result", encoding="utf-8")
或者：
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?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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