在日常的数据处理和报表生成工作中，CSV 格式因其简洁性而被广泛采用。但在展示数据时，CSV 文件往往缺乏格式和结构化样式，不利于阅读与分析。相比之下，Excel 格式（如 .xlsx）不仅支持丰富的样式设置，还可直接用于报表分发和打印。

本文将介绍如何使用 Python 将 CSV 文件转换为 Excel 文件，并根据需求添加样式优化，让输出结果更美观、更专业。

安装依赖

在开始之前，请确保已安装 Free Spire.XLS for Python 库。你可以使用pip命令安装：pip install spire.xls.free。

示例 1：快速将 CSV 转换为 Excel

如果只是将 CSV 文件转换为 .xlsx 文件，无需任何格式调整，可以使用如下简单代码实现：

from spire.xls import Workbook, ExcelVersionworkbook = Workbook()
workbook.LoadFromFile("data.csv", ",")
workbook.SaveToFile("output.xlsx", ExcelVersion.Version2013)

上述代码会将 data.csv 转换为 Excel 文件，保留原始内容结构，默认编码为 UTF-8。如果你的 CSV 使用的是其他分隔符（如分号），可以通过调整第二个参数来修改。

示例 2：转换并格式化输出样式

在实际业务中，我们往往希望输出的 Excel 更具可读性，例如将表头加粗、设置背景色、为数字列添加格式等。下面的示例展示了如何在转换后进行样式优化：

from spire.xls import Workbook, ExcelVersion, ExcelColors# 创建工作簿并加载 CSV 文件
workbook = Workbook()
workbook.LoadFromFile("data.csv", ",")# 获取第一个工作表
sheet = workbook.Worksheets[0]# 设置表头样式（第一行）
header_style = workbook.Styles.Add("Header")
header_style.Font.isBold = True
header_style.KnownColor = ExcelColors.LightYellowfor col in range(1, sheet.LastColumn + 1):sheet.Range[1, col].Style = header_style# 设置数字列格式（示例中为 B 列，即第2列，从第2行开始）
num_style = workbook.Styles.Add("Numbers")
num_style.NumberFormat = "#,##0.00"
sheet.Range[2, 2, sheet.LastRow, 2].Style = num_style# 自动调整所有列宽
for i in range(1, sheet.LastColumn + 1):sheet.AutoFitColumn(i)# 保存为 Excel 文件（.xlsx）
workbook.SaveToFile("formatted_output.xlsx", ExcelVersion.Version2013)

这段代码主要完成了三项增强：

1. 表头高亮：加粗文字并设置浅黄色背景；
2. 数字列格式化：以千分位并保留两位小数方式展示；
3. 列宽自适应：根据内容长度自动调整宽度，避免文本截断。

效果对比

未格式化版本：

简单格式化后的 Excel：

并且表头具备背景色，更加清晰醒目。

总结

通过本文示例，你可以轻松地将 CSV 文件转换为 Excel 文档，并添加基本的样式和格式，提升数据的可视化效果。无论是用于内部报表、客户数据导出，还是定期自动化输出，Spire.XLS for Python 都能为你提供高效且灵活的解决方案。

更多功能与接口说明，请参考 Spire.XLS for Python官方文档。