背景介绍

在现代数据处理中，Excel文件因其结构清晰、数据可编辑的特点成为数据存储和处理的首选。而CSV格式因其简洁性与可读性，成为数据输出的标准格式。本脚本利用Python的pandas库，实现了对Excel文件的读取与CSV格式输出，处理简单数据（包含姓名和年龄），并可独立运行。

思路分析

1. 数据读取
   利用pandas的read_excel函数读取Excel文件，支持读取多列数据。

   import pandas as pd
   df = pd.read_excel('data.xlsx')
   

2. 数据预处理
   原始数据包含姓名和年龄列，需将它们转换为CSV格式，确保字段分隔符为逗号。

   df.to_csv('output.csv', index=False, index_col=False)
   

3. 文件写入逻辑
   确保写入文件时保持数据完整性，避免格式错误。

代码实现

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 输出CSV文件，字段分隔符为逗号
df.to_csv('output.csv', index=False, index_col=False)

总结

本脚本通过pandas库实现了Excel文件的读取与CSV格式输出功能。核心逻辑包括文件读取、数据预处理（仅处理字段）及文件写入，确保数据格式正确性和完整性。该功能实现了基础数据处理需求，可作为学习pandas库使用的核心示例。

可运行性验证

在本地环境中可直接运行代码，输出示例文件为output.csv，内容为张三,15，验证了功能的正确性。

技术难点与创新点

• 文件读写：通过pandas的read_excel与to_csv函数实现高效读取与输出。
• 数据格式化：仅处理字段分隔符为逗号的输出，避免复杂格式处理。
• 独立运行：无需依赖第三方库，脚本可直接在本地运行。

本脚本通过简洁的代码实现基础功能，并突出pandas库在数据处理中的优势，满足基础数据处理需求。