用python将csv文件转换为exl文件

使用pandas库：

pandas 相当于 python 中 excel：它使用表（也就是 dataframe)，能在数据上做各种变换，但还有其他很多功能。

os库：

在使用之前都要先导入这个库（确保已经安装）：
下面是一个csv文件转成exl文件的实例：

这个代码中定义了一个根据一定规则处理csv文件转exl文件的函数：
首先导入了两个需要使用的库，pandas和os，其中pandas库是用来做csv到exl文件转换的相关操作的，os库是用来帮助我们去处理文件路径的。

代码中首先先创建了一个result用来存储pandas库中的dataframe这个变量：

  在 Pandas 中，DataFrame 是一种二维表格型的数据结构，类似于 SQL 的表或 R 语言中的数据框。        
  DataFrame 是由行（rows）和列（columns）组成的，每个列可以包含不同类型的元素，如数值、字符 
  串、布尔值、日期时间等。DataFrame 的每一行代表一个观测值，每一列代表一个变量。

  DataFrame 的数据格式是分块存储的，内部是通过 NumPy 数组来实现的。这意味着 DataFrame 的每 
  个列都是一个 NumPy 数组，但它们共享相同的索引，这使得数据的访问和操作非常高效。

  DataFrame 的每一行和每一列都有一个标签，行标签通常称为索引（index），列标签称为列名 
 （columns）。你可以通过索引访问 DataFrame 中的特定元素，或者通过列名来筛选和操作数据。

  DataFrame 的数据结构可以看作是一个表格，其中包含以下关键元素：

  Index（索引）: 行的标签，可以是整数、字符串、日期时间等。
  Columns（列）: 列的标签，通常是字符串。
  Data（数据）: 一个二维数组，每个元素对应于一个特定的行和列。

这个函数的输入分别是csv文件的路径，以及生成的exl文件存放的路径。

for语句直接遍历存放csv文件的目录，分别读取每一个csv文件的内容再按照这里的标准再新增一列owner列放入新的df中，df再给到result中，result通过to_excel生成新的exl文件。