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  • Hello guys I'm looking for a solution to my code where I try to convert a CSV file into an XLSX file and all my data gets reduced into one column separated by ;. (see the pics below)Could you please h...

    Hello guys I'm looking for a solution to my code where I try to convert a CSV file into an XLSX file and all my data gets reduced into one column separated by ;. (see the pics below)

    Could you please help me to solve one of the two codes in order to make the data representation when converting equal to the csv file?? (see pictures)

    The two following codes give the same result: (important, I am using Python 3.6 env on Jupyter Notebook):

    import os

    import glob

    import csv

    from xlsxwriter.workbook import Workbook

    for csvfile in glob.glob(os.path.join('.', 'LOGS.CSV')):

    workbook = Workbook(csvfile[:-4] + '.xlsx')

    worksheet = workbook.add_worksheet()

    with open(csvfile, 'r') as f:

    reader = csv.reader((line.replace('\0','-') for line in f))

    for r, row in enumerate (reader):

    for c, col in enumerate(row):

    worksheet.write(r, c, col)

    workbook.close()

    import os

    import csv

    import sys

    from openpyxl import Workbook

    data_initial = open("new.csv", "r")

    sys.getdefaultencoding()

    workbook = Workbook()

    worksheet = workbook.worksheets[0]

    with data_initial as f:

    data = csv.reader((line.replace('\0','') for line in data_initial), delimiter=",")

    for r, row in enumerate(data):

    for c, col in enumerate(row):

    for idx, val in enumerate(col.split('/')):

    cell = worksheet.cell(row=r+1, column=c+1)

    cell.value = val

    workbook.save('output.xlsx')

    This is my CSV file data organization:

    07ce924b87aa1c48d8c98b9f520766c4.png

    And this is what I get when I convert it into an XLSX:

    MSh9W.png

    Edit from comments

    Okay, so I used @DeepSpace's program:

    import pandas as pd

    pd.read_csv('C:/Users/Pictures/LOGS.CSV')

    .to_excel('C:/Users/Pictures/excel.xlsx')

    and I am still getting this:

    2a2d2cd54be0f7247afcc130c02d9cd6.png

    OKAY SOLUTION:

    The conversion is GREAT. But in my case the first column gets moved somehow. The Data num String is under nothing and the first column is its values... (see the pictures below)

    4398c828ee6750496fb3030debeb7510.png

    16abe30b74acf8f58585f9fda8787fbf.png

    import pandas as pd

    filepath_in = "C:/Users/Pictures/LOGS.csv"

    filepath_out = "C:/Users/Pictures/excel.xlsx"

    pd.read_csv(filepath_in, delimiter=";").to_excel(filepath_out)

    解决方案

    There were issues with your file. Rename or save them as .txt files first. Then as mentioned in comments, use pandas (@DeepSpace) and specify the delimiter (@Marichyasana).

    Given

    A renamed text file (e.g. LOGS1.txt) of semi-colon delimited columns, example:

    0;2;DT#1970-01-01-00:46:09;55;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0

    1;2;DT#1970-01-01-00:46:25;71;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0

    2;2;DT#1970-01-01-00:46:28;74;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0

    3;2;DT#1970-01-01-00:46:30;76;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0

    4;2;DT#1970-01-01-00:46:32;78;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0

    5;2;DT#1970-01-01-00:46:34;80;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0

    ...

    Code

    import pandas as pd

    filepath_in = "C:/Users/Pictures/LOGS1.txt"

    filepath_out = "C:/Users/Pictures/excel.xlsx"

    pd.read_csv(filepath_in, delimiter=";").to_excel("foo.xlsx", index=False)

    Apply the same process to the second file (LOGS2.txt).

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  • xlsx文件上传

    2021-06-18 18:49:53
    csv文件上传 链接: https://blog.csdn.net/weixin_44481476/article/details/108296932 https://blog.csdn.net/qq_36597079/article/details/86612667 等等,好多链接都一样内容 。。。。 <el-upload ref=...

    csv文件上传

    链接:
    https://blog.csdn.net/weixin_44481476/article/details/108296932
    https://blog.csdn.net/qq_36597079/article/details/86612667
    等等,好多链接都一样内容
    。。。。

    <el-upload
     		 ref="upload"
    	     class="upload-demo"
    	     drag
    	     action
    	     :multiple="false"
    	     :limit="1"
    	     :auto-upload="false"
     >
                          <!-- :on-change="handleFileChange" -->
         <i class="el-icon-upload"></i>
         <div class="el-upload__text">将文件拖到此处,或<em>选择文件</em></div>
         <div slot="tip" class="el-upload__tip">只能上传.csv文件</div>
     </el-upload>
     <el-button size="small" type="primary" style="margin-left: 10px;" @click="handleFileChange()">上传</el-button>
    
    <script>
    export default {
      data(){
        return {
          sysAppIds: 'xxxxxxxxxxxsx'
        }
      },
      methods: {
        /**
         * 上传
         */
        async handleFileChange(uploadType) {
            // console.log('file',file)
            const file = this.$refs.upload.uploadFiles[0]
            this.fileTemp = file.raw;
            if (this.fileTemp) {
                if (
                    this.fileTemp.type == 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet' ||
                    this.fileTemp.type == 'application/vnd.ms-excel'
                ) {
                    await this.importfxx(this.fileTemp,uploadType);
                    await this.$refs.upload.clearFiles()
                } else {
                    this.$message({
                        type: 'warning',
                        message: '附件格式错误,请删除后重新上传!'
                    });
                }
            } else {
                this.$message({
                    type: 'warning',
                    message: '请上传附件!'
                });
            }
        },
        importfxx(obj,uploadType) {
                let _this = this;
                let inputDOM = this.$refs.inputer; // 通过DOM取文件数据
                // this.file = event.currentTarget.files[0];
                this.file = obj;
                // console.log('this.file',this.file)
    
                let rABS = false; //是否将文件读取为二进制字符串
                let f = this.file;
                let reader = new FileReader(); //if (!FileReader.prototype.readAsBinaryString) {
                FileReader.prototype.readAsBinaryString = function(f) {
                    let binary = '';
                    let rABS = false; //是否将文件读取为二进制字符串
                    let pt = this;
                    let wb; //读取完成的数据
                    let outdata;
                    let isCSV = true;
                    let reader = new FileReader();
                    reader.onload = function(e) {
                        let data = e.target.result;
                        let XLSX = require('xlsx');
                        wb = null;
                        if (isCSV) {
                            data = new Uint8Array(data);
                            let f = _this.isUTF8(data);
                            //console.log("是CSV文件,编码" + (f ? "是" : "不是") + "UTF-8");
                            if (f) {
                                data = e.target.result;
                            } else {
                                let str = cptable.utils.decode(936, data);
                                wb = XLSX.read(str, {
                                    type: 'string'
                                });
                            }
                        } else {
                            //console.log("不是CSV文件");
                        }
                        if (!wb) {
                            wb =
                                rABS || isCSV
                                    ? XLSX.read(btoa(_this.fixdata(data)), {
                                          type: 'base64'
                                      })
                                    : XLSX.read(data, {
                                          type: 'binary'
                                      });
                        }
    
                        outdata = XLSX.utils.sheet_to_json(wb.Sheets[wb.SheetNames[0]]); //outdata就是你想要的东西
                        console.log('未处理的原始数据如下:');
                        console.log(outdata); //此处可对数据进行处 
                    };
                    reader.readAsArrayBuffer(f);
                };
                if (rABS) {
                    reader.readAsArrayBuffer(f);
                } else {
                    reader.readAsBinaryString(f);
                }
            },
            isUTF8(bytes) {
                //非中文格式CSV文件转换UTF-8方法
                var i = 0;
                while (i < bytes.length) {
                    if (
                        // ASCII
                        bytes[i] == 0x09 ||
                        bytes[i] == 0x0a ||
                        bytes[i] == 0x0d ||
                        (0x20 <= bytes[i] && bytes[i] <= 0x7e)
                    ) {
                        i += 1;
                        continue;
                    }
    
                    if (
                        // non-overlong 2-byte
                        0xc2 <= bytes[i] &&
                        bytes[i] <= 0xdf &&
                        0x80 <= bytes[i + 1] &&
                        bytes[i + 1] <= 0xbf
                    ) {
                        i += 2;
                        continue;
                    }
    
                    if (
                        // excluding overlongs
                        (bytes[i] == 0xe0 && 0xa0 <= bytes[i + 1] && bytes[i + 1] <= 0xbf && 0x80 <= bytes[i + 2] && bytes[i + 2] <= 0xbf) || // straight 3-byte
                        (((0xe1 <= bytes[i] && bytes[i] <= 0xec) || bytes[i] == 0xee || bytes[i] == 0xef) &&
                            0x80 <= bytes[i + 1] &&
                            bytes[i + 1] <= 0xbf &&
                            0x80 <= bytes[i + 2] &&
                            bytes[i + 2] <= 0xbf) || // excluding surrogates
                        (bytes[i] == 0xed && 0x80 <= bytes[i + 1] && bytes[i + 1] <= 0x9f && 0x80 <= bytes[i + 2] && bytes[i + 2] <= 0xbf)
                    ) {
                        i += 3;
                        continue;
                    }
    
                    if (
                        // planes 1-3
                        (bytes[i] == 0xf0 &&
                            0x90 <= bytes[i + 1] &&
                            bytes[i + 1] <= 0xbf &&
                            0x80 <= bytes[i + 2] &&
                            bytes[i + 2] <= 0xbf &&
                            0x80 <= bytes[i + 3] &&
                            bytes[i + 3] <= 0xbf) || // planes 4-15
                        (0xf1 <= bytes[i] &&
                            bytes[i] <= 0xf3 &&
                            0x80 <= bytes[i + 1] &&
                            bytes[i + 1] <= 0xbf &&
                            0x80 <= bytes[i + 2] &&
                            bytes[i + 2] <= 0xbf &&
                            0x80 <= bytes[i + 3] &&
                            bytes[i + 3] <= 0xbf) || // plane 16
                        (bytes[i] == 0xf4 &&
                            0x80 <= bytes[i + 1] &&
                            bytes[i + 1] <= 0x8f &&
                            0x80 <= bytes[i + 2] &&
                            bytes[i + 2] <= 0xbf &&
                            0x80 <= bytes[i + 3] &&
                            bytes[i + 3] <= 0xbf)
                    ) {
                        i += 4;
                        continue;
                    }
                    return false;
                }
                return true;
            },
            fixdata(data) {
                //文件流转BinaryString
                let o = '',
                    l = 0,
                    w = 10240;
                for (; l < data.byteLength / w; ++l) o += String.fromCharCode.apply(null, new Uint8Array(data.slice(l * w, l * w + w)));
                o += String.fromCharCode.apply(null, new Uint8Array(data.slice(l * w)));
                return o;
            },
      }
    }
    </script>
    
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  • xlsx文件怎么打开乱码

    千次阅读 2020-12-22 03:16:21
    excel出现乱码的原因也是多种多样。如果你遇到excel打开是乱码,可以从下面找找相应的解决办法。第一,CSV文件用excel打开是乱码从网页导出的CSV文件, 用Excel...然后,直接把刚才打开的文件另存txt文件,如果是...

    excel出现乱码的原因也是多种多样。如果你遇到excel打开是乱码,可以从下面找找相应的解决办法。

    第一,CSV文件用excel打开是乱码

    从网页导出的CSV文件, 用Excel打开,中文会是乱码。 CSV文件乱码问题主要是文件编码引起的。因此要解决Excel打开乱码的问题,可以从改文件开始:

    首先,用记事本打开CSV文件,可能看到很长的一条数据记录。

    然后,直接把刚才打开的文件另存为txt文件,如果是UTF-8的文件,你应该可以看到保存成的编辑格式。

    最后,用Excel直接打开这个另存的文件。应该能看到正确的汉字。

    第二,excel文件损坏出现乱码

    有时打开一个以前编辑好的Excel工作簿,却出现乱码,无法继续进行编辑打印。这种情况的原因应该是该文件已经被损坏了,可以尝试使用下面的方法之一来修复Excel乱码。

    1.将Excel乱码文件另存为SYLK格式

    如果Excel乱码文件能打开,将Excel乱码文件转换为SYLK格式可以筛选出文档的损坏部分,然后再保存数据。

    2.Excel乱码文件转换为较早的版本

    若因启动故障而没有保存Excel乱码文件,则最后保存的版本可能不会被损坏。关闭打开的工作簿,当系统询问是否保存更改时,单击“否”。在“文件”菜单中,单击“打开”命令,双击该工作簿文件。

    3.打开Excel乱码文件并修复工作簿

    如果Excel乱码文件根本不能够使用常规方法打开,可以尝试Excel 2003中的“打开并修复”功能,该功能可以检查并修复Excel乱码文件中的错误。

    单击 “文件”——“打开”。通过“查找范围”框,定位并打开包含受损文档的文件夹,选择要恢复的文件。单击“打开”按钮旁边的箭头,然后单击“打开并修复”即可。

    excel乱码问题也不是一篇能写尽的,因为出现的原因实在太多样。如果上面的方法依然无效,可以借助第三方软件来尝试解决excel乱码。

    Office Excel Viewer是微软官方出品的一款excel乱码清除修复工具,下载安装完毕,用Office Excel Viewer打开有乱码的excel文档,然后复制单元格,并将它们粘贴到Excel的一个新工作簿中。

    出现Excel乱码问题也不是100%能解决,只能尽量的尝试,将数据丢失率降为最小。

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  • R语言读取xlsx文件

    千次阅读 2020-12-31 07:45:21
    关于R语言读取Excel文件,比较麻烦,我从来都反对直接读取xlsx文件,因为爬虫数据时,一般保存的格式都是csv文件,或者直接保存到数据库里面,没有谁会保存到Excel文件里面。不管是txt文本文件,还是csv逗号分割符...

    关于R语言读取Excel文件,比较麻烦,我从来都反对直接读取xlsx文件,因为爬虫数据时,一般保存的格式都是csv文件,或者直接保存到数据库里面,没有谁会保存到Excel文件里面。不管是txt文本文件,还是csv逗号分割符文件,都是可用R自带函数读取的,即使对于一般不太大的文件,我们可以将其打开另存为csv文件,当然了,Excel对于超过100万条的数据,也不一定是100万条,这与每一行数据量多少还是有关的,我是没有见过几百万条的Excel文件的,xlsx表格文件一般是拿来做商务报表的,应该没有几百万行的数据吧!

    废话不多说,这里还是介绍一下怎么读写xlsx文件吧,毕竟很多人都有强迫症,非要直接读取xlsx文件,尤其是学习数学的,意志力很坚强!

    R语言想要处理xlsx文件,需要第三方包xlsx包,而xlsx包又依赖rJava包,因为写xlsx包的这个大牛不想重复造轮子,直接调用了rJava包中的函数,而rJava包需要java环境,所以总结起来需要完成以下三步:

    安装jdk提供java语言的开发和运行环境,其实只需要运行环境jre就行了;

    安装rJava包;

    安装xlsx包

    安装jdk

    1、去java官网下载jdk安装包,网址:www.java.com或者www.oracle.com都是可以的,java与jdk的关系可以理解为C语言与VC++的关系,我就这样解释。有了安装包,就可以安装了,根据安装向导安装即可

    2、配置java环境变量

    为什么需要配置环境变量,需要让系统运行R语言需要java时能够找到java环境。

    我的jdk版本是jdk1.8.0_144

    比如我的jdk安装路径是:D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_144\bin

    右键我的电脑==>属性==>高级系统设置==>环境变量

    新建系统变量(用户变量也行)JAVA_HOME=D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_144

    在path变量开头加入%JAVA_HOME%\bin;,记得打分号,养成习惯,这样bin目录下面的二进制java.exe可执行文件就被系统知道,win+R组合键输入cmd,进入命令行,然后输入java -version显示jdk版本,表明java环境配置成功!

    安装rjava包

    安装xlsx包

    总结:只要java环境配置成功,安装rJava、xlsx这两个包是肯定成功的,屡试不爽,不同系统,我都整过好几次,没有出过意外的。就是这么简单。

    安装好了之后,我们就可以开心的操作xlsx文件了。

    导入包

    这个xlsxjars包是会随着xlsx包的自动下载导入同时进行的,不用担心。

    我D盘根目录下面有一个xlsx文件,把它读取一下:

    第一个参数表示文件名,第二个表示要读取的SheetIndex,因为有的xlsx表可能有多个sheet表,就像这样:

    据需要制定要读取第几张表,因为第二个参数就是指定表的参数,所以不需要这样写:

    > dat

    这样写的话,参数位置不需要一一对应,因为你指定了参数名称,如果省略了,就需要与默认参数位置一一对应。

    写入数据:

    > write.xlsx(dat,'test2.xlsx')

    就在工作空间D:\\下面产生了一个test2.xlsx文件,内容就是dat的数据内容。

    还是打开看一下:

    关于R语言读取xlsx文件,就是这么多,我是强烈不赞成直接读取的,强迫症,耗人力、耗时间、耗内存资源!

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