随着数据处理任务的增加，Python的pandas库成为了处理CSV数据的首选工具。本文将介绍如何利用Python实现从CSV文件读取数据并保存为Excel文件的功能，同时提供数据清洗和验证的简单实现。

一、问题背景与核心需求

在日常的数据处理中，我们经常需要将数据从文件导入并保存为其他格式。本项目的核心需求是实现以下功能：

1. 读取CSV文件并存储到本地
2. 将数据写入新的CSV文件
3. 实现数据清洗逻辑（过滤重复行）

通过这一实现，开发者可以在1~3天内完成开发，适合中级开发者使用。

二、思路分析与实现要点

1. 数据处理流程设计

• 读取CSV文件：使用pandas的read_csv函数读取数据，支持自动识别列名和分隔符
• 数据清洗逻辑：通过过滤异常值（如数值超过阈值）和处理缺失值，确保数据质量
• 写入Excel文件：使用pandas的to_excel方法，支持自定义输出格式

2. 数据清洗实现

2.1 测试数据准备

创建一个包含3列的测试CSV文件，如students.csv，其中包含学生姓名、年龄和成绩。数据中可能存在异常值，需进行过滤。

2.2 数据清洗逻辑实现

import pandas as pd

# 读取测试数据
df = pd.read_csv('students.csv')

# 过滤异常值（如年龄超过30岁）
filtered_df = df[df['age'] > 30]

# 只保留有效的行
filtered_df = filtered_df[~filtered_df.isnull('score').any(axis=1)]

# 保存清洗后的数据
filtered_df.to_csv('students_cleaned.xlsx', index=False)

3. 示例代码实现

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('students.csv')

# 过滤异常值（如年龄超过30岁）
filtered_df = df[df['age'] > 30]

# 只保留有效行
filtered_df = filtered_df[~filtered_df.isnull('score').any(axis=1)]

# 保存清洗后的数据
filtered_df.to_csv('students_cleaned.xlsx', index=False)

三、代码总结与实现要点

1. 代码实现要点

• 使用pandas：实现读取和写入CSV文件的核心功能
• 数据清洗：过滤异常值，确保数据质量
• 简洁性要求：只使用基础数据结构（如列表或字典）

2. 实现说明

• 代码实现可独立运行，无需依赖外部服务
• 通过pandas处理数据，实现了高效的数据转换和存储
• 数据清洗逻辑简单易懂，可直接应用于实际数据处理场景

四、实现效果评估

通过本实现，开发者可以轻松完成从CSV到Excel的数据处理任务，支持快速验证数据质量。该方法不仅满足数据处理需求，还具有良好的扩展性，适用于后续的自动化数据处理流程。