國產化Excel開發組件Spire.XLS教程：使用Python將CSV文件轉換為列表詳情 - 後端 IT開發者筆記博客

CSV（逗號分隔值）是一種用於存儲表格數據的通用文件格式，而列表是 Python 中用於輕鬆進行數據操作的基本數據結構。在 Python 中將 CSV 轉換為列表，能實現數據的無縫處理、分析及與其他工作流的集成。雖然 Python 內置的 csv 模塊可滿足基礎需求，但 Spire.XLS for Python 憑藉類電子表格的直觀界面，能更簡化結構化 CSV 數據的處理流程。

本文將通過實用代碼示例介紹如何使用 Python 讀取 CSV 並轉化為列表，覆蓋從基礎到進階的各類場景。

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為何選擇 Spire.XLS ？

Spire.XLS 是一款強大的電子表格處理庫，在 CSV 處理方面優勢顯著：

直觀的索引：行列索引均從1開始（與電子表格邏輯一致）。
靈活的分隔符：可輕鬆指定自定義分隔符（逗號、製表符、分號等均可）。
結構化訪問：將 CSV 數據視為工作表，行列遍歷更簡單直接。
強大的數據處理：自動解析數字、日期、字符串等類型，無需額外編寫解析代碼。

安裝步驟

開始前，通過 pip 安裝Spire.XLS for Python：

pip install Spire.XLS

該命令會安裝最新穩定版本，安裝完成後即可直接在項目中使用。

基礎轉換：Python 將 CSV 轉換為列表

若 CSV 文件無標題行（純數據行），Spire.XLS 可直接讀取行數據並將其轉換為“列表的列表”（每個子列表對應 CSV 中的一行）。

操作步驟：

導入 Spire.XLS 模塊；
創建 Workbook 對象並加載 CSV 文件；
獲取第一個工作表（Spire.XLS 會自動將 CSV 解析為工作表）；
遍歷行和單元格，提取值並存入 Python 列表。

CSV 轉列表的 Python 代碼示例：

from spire.xls import *
from spire.xls.common import *

# 初始化工作簿並加載 CSV 文件
workbook = Workbook()
workbook.LoadFromFile("數據.csv", ",")

# 獲取第一個工作表
sheet = workbook.Worksheets[0]

# 初始化列表用於存儲轉換後的數據
data_list = []
# 遍歷工作表的每一行
for i in range(sheet.Rows.Length):
    row = []  # 存儲當前行的數據
    # 遍歷當前行的每一列
    for j in range(sheet.Columns.Length):
        cell_value = sheet.Range[i + 1, j + 1].Value
        row.append(cell_value)
    data_list.append(row)  # 將當前行數據加入總列表

# 打印轉換結果
for row in data_list:
    print(row)

# 釋放資源
workbook.Dispose()

輸出效果：

進階操作：將 CSV 轉換為字典列表

對於含標題行的CSV文件，轉換為“字典列表”（鍵為標題、值為行數據）更便於數據操作。

CSV 轉字典列表的 Python 代碼示例：

from spire.xls import *

# 初始化工作簿並加載CSV文件
workbook = Workbook()
workbook.LoadFromFile("示例.csv", ",")

# 獲取第一個工作表
sheet = workbook.Worksheets[0]

# 提取標題行（第一行數據作為字典的鍵）
headers = []
for j in range(sheet.Columns.Length):
    headers.append(sheet.Range[1, j + 1].Value)  # 1基索引取第一行

# 初始化列表用於存儲字典
dict_list = []
# 遍歷數據行（從第二行開始，跳過標題行）
for i in range(1, sheet.Rows.Length):
    row_dict = {}  # 存儲當前行的鍵值對
    for j in range(sheet.Columns.Length):
        key = headers[j]  # 標題作為鍵
        value = sheet.Range[i + 1, j + 1].Value  # 當前單元格值作為值
        row_dict[key] = value
    dict_list.append(row_dict)  # 將字典加入列表

# 打印轉換結果
for record in dict_list:
    print(record)

# 釋放資源
workbook.Dispose()

代碼説明：

加載CSV：通過 Workbook 類的 LoadFromFile() 方法加載文件，指定分隔符；
提取標題：將工作表第一行數據作為字典的鍵，保留列的含義；
映射行到字典：遍歷數據行時，用標題作為鍵、單元格內容作為值，構建字典並加入列表。

輸出效果：

特殊場景處理

含自定義分隔符的 CSV（如製表符、分號）

處理非逗號分隔的 CSV 文件（如製表符分隔的 TSV 文件）時，只需在 LoadFromFile 中指定分隔符：

# 加載製表符分隔的文件（TSV）
workbook.LoadFromFile("data.tsv", "\t")

# 加載分號分隔的文件（常見於歐洲地區數據）
workbook.LoadFromFile("data_eu.csv", ";")

空值清理技巧

CSV 中的空單元格會被轉換為空字符串（''）。若需將空值替換為自定義內容（如 “N/A”），可修改單元格值提取邏輯：

# 為空值設置默認值“N/A”
cell_value = sheet.Range[i + 1, j + 1].Value or "N/A"

總結

使用 Spire.XLS 在 Python 中將 CSV 轉換為列表的方法十分高效、靈活且對初學者友好。無論您需要“列表的列表”存儲原始數據，還是“字典列表”用於結構化分析，該庫都能高效處理解析、索引及資源管理。通過本文示例，你可輕鬆將此轉換集成到數據管道、分析腳本或應用程序中。

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常見問題解答

Q1：Spire.XLS 是否適用於大型 CSV 文件？

A：是的，Spire.XLS 能高效處理大型文件。但對於超大規模數據集（數百萬行），建議分塊處理或結合大數據工具；對於常規業務數據，其性能表現優異。

Q2：與 pandas 相比，用 Spire.XLS 轉換 CSV 到列表有何優勢？

A： Spire.XLS 提供了對解析過程更多的控制，並且不需要額外的數據科學依賴。雖然 pandas 非常適合分析，但當您需要精確控制 CSV 解析或在沒有 pandas 的環境中工作時，Spire.XLS 是理想選擇。

Q3：轉換為列表時，如何處理帶有標題的 CSV 文件？

A：推薦使用“字典列表”轉換法：提取第一行作為標題（字典的鍵），後續行數據作為值，既能保留列含義，又便於通過列名訪問數據。

Q4：如何僅將 CSV 中的特定列轉換為列表？

A：可通過指定目標列索引修改內循環邏輯：

# 僅轉換第1列和第3列（對應索引0和2）
target_columns = [0, 2]
for i in range(sheet.Rows.Length):
    row = []
    for j in target_columns:
        cell_value = sheet.Range[i + 1, j + 1].Value
        row.append(cell_value)
    data_list.append(row)

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