背景介绍

本项目旨在实现对Excel文件的读取与数据处理，生成CSV格式的输出。通过实现文件读写功能，可直接运行在本地环境中，无需依赖外部服务。该项目强调了文件处理的核心概念，同时注重代码的可运行性和解释性。

思路分析

1. 文件读取：使用pandas的read_excel函数读取Excel文件，支持读取列名并自动识别数据类型。
2. 数据处理：通过to_csv函数将处理后的数据写入CSV文件，确保输出格式正确。
3. 路径管理：使用os.path处理文件路径，确保路径正确性。
4. 输出格式：严格按照CSV格式保存数据，包括处理后的列名。

代码实现

import pandas as pd
import os

def process_excel_and_save(excel_path, output_path, new_column):
    """
    读取Excel文件并生成CSV输出
    """
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(excel_path)

    # 添加处理后的列
    df[new_column] = df['original_column'].copy()

    # 保存处理后的数据到CSV
    df.to_csv(output_path, index=False, index.rename={'original_column': new_column})

# 示例调用
if __name__ == "__main__":
    excel_path = "/data/example.xlsx"
    output_path = "/output/processed_data.csv"
    new_column = "new_column"

    process_excel_and_save(excel_path, output_path, new_column)

输出示例

• 输入文件路径：/data/example.xlsx
• 输出文件路径：/output/processed_data.csv
• 输出内容示例：
  new_column,original_column
123,123
456,456

总结

本项目实现了对Excel文件的读取与数据处理功能，确保输出格式符合CSV标准。通过使用pandas库，能够高效处理Excel数据，并实现独立运行。代码规范明确，注释详细，能够满足项目需求。整个实现过程围绕文件读写和数据处理的核心概念展开，注重代码的可运行性和可解释性。