以下是一个使用 Python 编写的脚本，它会将指定文件夹中的所有 `.xlsx` 文件转换为 `.csv` 文件，并以 UTF-8 编码保存： ```python import os import pandas as pd def xlsx_to_csv(input_folder, output_folder): # 如果输出文件夹不存在，则创建它 if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) # 遍历输入文件夹中的所有文件 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith('.xlsx'): file_path = os.path.join(input_folder, filename) print(f'正在转换文件: {file_path}') # 读取Excel文件 excel_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None) # 遍历每个工作表 for sheet_name, df in excel_data.items(): # 构建输出CSV文件名 base_name = os.path.splitext(filename)[0] csv_filename = f'{base_name}_{sheet_name}.csv' csv_path = os.path.join(output_folder, csv_filename) # 将DataFrame保存为CSV文件，使用UTF-8编码 df.to_csv(csv_path, index=False, encoding='utf-8') print(f'已保存: {csv_path}') if __name__ == '__main__': input_folder = 'path/to/your/excel/files' # 替换为你的xlsx文件夹路径 output_folder = 'path/to/save/csv/files' # 替换为你要保存csv文件的路径 xlsx_to_csv(input_folder, output_folder) ``` ### 代码解释： 1. **依赖库**： - `pandas`：用于读取 Excel 文件并写入 CSV。 - `os`：用于处理文件路径和目录操作。 2. **函数 `xlsx_to_csv`**： - 接收两个参数：`input_folder`（包含 `.xlsx` 文件的文件夹）和 `output_folder`（保存 `.csv` 文件的文件夹）。 - 检查输出文件夹是否存在，如果不存在则创建。 - 使用 `os.listdir()` 遍历输入文件夹中所有文件，筛选出 `.xlsx` 文件。 3. **读取 Excel 文件**： - 使用 `pandas.read_excel(file_path, sheet_name=None)` 一次性读取所有工作表，返回一个字典，键是工作表名称，值是对应的 DataFrame。 4. **写入 CSV 文件**： - 对每个工作表的 DataFrame 使用 `to_csv()` 方法保存为 CSV 文件，编码为 UTF-8。 - 文件名格式为 `原始文件名_工作表名.csv`。 5. **主程序入口**： - 设置输入和输出文件夹路径并调用 `xlsx_to_csv()` 函数。 ### 依赖安装： 如果你尚未安装 `pandas` 和 `openpyxl`（用于读取 `.xlsx` 文件），请运行以下命令安装： ```bash pip install pandas openpyxl ``` ---