Python-csvkit：有哪些强大的CSV文件命令行工具可用？

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在Python进行数据处理的日常工作中，CSV文件是不可或缺的存在。除了Excel文件外，大部分本地数据存储都是以CSV格式保存的。CSV文件可以被Excel、notepad++、Java、Python等多种软件读取。

如果你在学 Python 数据处理，一定对CSV文件不陌生。日常本地数据存储中，除了Excel文件外，大部分数据都是以CSV文件格式保存的。CSV文件能够被Excel、notepad++、Java、Python等各种软件读取，非常方便。因为它结构简单、易传输、易读取的特性，使其广受个人和商业领域欢迎。

在Python中，可以使用read函数、pandas库、csv库等读写CSV文件，而且这些也是常用的方法。

这次给大家介绍一个非常强大的第三方库-csvkit，它是专门处理CSV文件的命令行工具，可以实现文件互转、数据处理、数据统计等，十分便捷。

因为csvkit是Python第三方库，我们直接使用pip来安装csvkit。

​​pip install csvkit​​

csvkit是命令行工具，所以代码都在命令行执行，下面列举一些常见的使用场景。

我们先在本地保存一个Excel表（DoubanMovie），其内容是豆瓣电影数据。

注意命令行地址要切换到该表所在位置。

比如我放在​​E:\csvkit_tutorial\​​里面，可以用下面命令来切换。

E：
cd csvkit_tutorial

1、Excel转CSV

csvkit支持将Excel等其他数据文件转化为CSV文件，使用​​in2csv​​命令实现。