CSV 文件(.csv)
普通的 Excel 文件(.xlsx 或 .xls)
主要体现在 文件格式、数据存储、功能支持 等方面:
文件格式
比较项 | CSV 文件 (.csv ) |
Excel 文件 (.xlsx /.xls ) |
---|---|---|
文件类型 | 纯文本文件 | 二进制或 XML 格式 |
数据分隔 | 逗号(, )或分号(; )分隔字段 |
以单元格(Cell)存储数据 |
文件大小 | 一般较小(只包含文本数据) | 通常比 CSV 大(包含格式、样式、公式等) |
编码格式 | 通常使用 UTF-8 或 ANSI | 支持多种编码格式 |
数据存储方式
比较项 | CSV 文件 | Excel 文件 |
---|---|---|
数据组织方式 | 纯文本格式,每一行代表一条记录 | 以 表格结构 组织数据 |
多表支持 | 不支持,只能存储单个表 | 支持 多个工作表(Sheet) |
数据类型 | 所有内容都是字符串,需要手动解析数值、日期等 | 支持多种数据类型(文本、数字、日期、货币、布尔值等) |
功能支持
比较项 | CSV 文件 | Excel 文件 |
---|---|---|
格式化(字体、颜色、边框) | ❌ 不支持 | ✅ 支持 |
公式 & 计算 | ❌ 不支持 | ✅ 支持 (如 =SUM(A1:A10) ) |
宏(VBA) | ❌ 不支持 | ✅ 支持 |
数据透视表 | ❌ 不支持 | ✅ 支持 |
图表 & 视图 | ❌ 不支持 | ✅ 支持 |
适用场景
场景 | CSV 适用 | Excel 适用 |
---|---|---|
数据交换 & 传输 | ✅ 适合(可跨平台,简单轻量) | ❌ 不适合(格式兼容性差) |
大规模数据存储 | ✅ 适合(体积小,速度快) | ❌ 不适合(文件大,处理慢) |
可视化分析 & 报表 | ❌ 不适合(无法直接呈现图表) | ✅ 适合(Excel 内置图表和数据透视表) |
机器处理 & 代码解析 | ✅ 适合(易于 Python、Java 读取) | ❌ 不适合(格式复杂,不便解析) |
业务办公文档 | ❌ 不适合 | ✅ 适合(更适合日常办公) |
✅ 使用 CSV 时:
- 需要在不同系统、语言、平台之间交换数据(如数据库、API、Python 处理等)
- 只关心数据,不需要格式、公式、图表
- 处理大数据集,希望提高存储和解析效率
✅ 使用 Excel 时:
- 需要格式化文本(颜色、字体、合并单元格)
- 需要数据分析(如筛选、排序、数据透视表)
- 需要使用公式进行计算
特殊情况


1、在某些情况下,CSV 文件中的数据可能会在 Excel 中全部挤在同一格(单元格) 。这是因为 CSV 文件本质上是一个纯文本文件 ,它的正确解析依赖于 正确的分隔符 和 编码格式。
2、原始.csv文件存在乱码问题
(数据-->从文本/CSV-->导入-->选择文本格式、分隔符-->以电子表格形式正确显示)
总结
CSV 更轻量、更易读、更通用 ,但功能有限 ;
Excel 更强大、更适合可视化和办公 ,但格式复杂,跨平台兼容性较差。
如果只是存储和传输数据,CSV 是最佳选择 ;如果需要可视化和数据分析,Excel 更合适