我要评论在日常的数据处理和报表生成工作中，csv 格式因其简洁性而被广泛采用。但在展示数据时，csv 文件往往缺乏格式和结构化样式，不利于阅读与分析。相比之下，excel 格式（如 .xlsx）不仅支持丰富的样式设置，还可直接用于报表分发和打印。
本文将介绍如何使用 python 将 csv 文件转换为 excel 文件，并根据需求添加样式优化，让输出结果更美观、更专业。
安装依赖
在开始之前，请确保已安装 free spire.xls for python 库。你可以使用pip命令安装：pip install spire.xls.free。
示例 1：快速将 csv 转换为 excel
如果只是将 csv 文件转换为 .xlsx 文件，无需任何格式调整，可以使用如下简单代码实现：
from spire.xls import workbook, excelversion
workbook = workbook()
workbook.loadfromfile("data.csv", ",")
workbook.savetofile("output.xlsx", excelversion.version2013)
上述代码会将 data.csv 转换为 excel 文件，保留原始内容结构，默认编码为 utf-8。如果你的 csv 使用的是其他分隔符（如分号），可以通过调整第二个参数来修改。
示例 2：转换并格式化输出样式
在实际业务中，我们往往希望输出的 excel 更具可读性，例如将表头加粗、设置背景色、为数字列添加格式等。下面的示例展示了如何在转换后进行样式优化：
from spire.xls import workbook, excelversion, excelcolors
# 创建工作簿并加载 csv 文件
workbook = workbook()
workbook.loadfromfile("data.csv", ",")
# 获取第一个工作表
sheet = workbook.worksheets[0]
# 设置表头样式（第一行）
header_style = workbook.styles.add("header")
header_style.font.isbold = true
header_style.knowncolor = excelcolors.lightyellow
for col in range(1, sheet.lastcolumn + 1):
sheet.range[1, col].style = header_style
# 设置数字列格式（示例中为 b 列，即第2列，从第2行开始）
num_style = workbook.styles.add("numbers")
num_style.numberformat = "#,##0.00"
sheet.range[2, 2, sheet.lastrow, 2].style = num_style
# 自动调整所有列宽
for i in range(1, sheet.lastcolumn + 1):
sheet.autofitcolumn(i)
# 保存为 excel 文件（.xlsx）
workbook.savetofile("formatted_output.xlsx", excelversion.version2013)
这段代码主要完成了三项增强：
- 表头高亮：加粗文字并设置浅黄色背景；
- 数字列格式化：以千分位并保留两位小数方式展示；
- 列宽自适应：根据内容长度自动调整宽度，避免文本截断。
效果对比
未格式化版本：
简单格式化后的 excel：
并且表头具备背景色，更加清晰醒目。
总结
通过本文示例，你可以轻松地将 csv 文件转换为 excel 文档，并添加基本的样式和格式，提升数据的可视化效果。无论是用于内部报表、客户数据导出，还是定期自动化输出，spire.xls for python 都能为你提供高效且灵活的解决方案。
更多功能与接口说明，请参考 spire.xls for python官方文档。
到此这篇关于python实现将csv转换为带格式的excel的文章就介绍到这了,更多相关python csv转excel内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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