EXCEL打开TXT文件时让长数字串不会变成科学计数法

本文介绍了一种在Excel中正确导入长数字串的方法,避免了因科学计数法而导致的信息丢失。通过在文本导入向导中指定数字串的格式为文本,确保了数据的准确性。

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经常碰到用Excel打开文本文件,而文件中的长数字串(一般都是数字编码)会变成科学计数法,从而丢失数字信息,如何处理才能让Excel不用科学计数法呢?方法是指定数字串为文本格式。

直接选择Excel打开文本文件是不行的,因为直接打开没有让你设置字段属性的过程。方法是先打开Excel应用,然后点击打开菜单或者选择导入数据,在选择文本文件后,系统会提示你设置导入数据格式,在文本导入导的步骤3中需要特别注意,先选择下方的含有长数字串的列,在左上方设定其格式为文本,如果有多列数字串需要设置,可以依次设置,如下图所示:


点击完成按钮,数据成功导入。

<think>我们有一个xls文件,需要去除所有格式(如字体、颜色、边框等),只保留文本和数值内容。 引用[2]中提到,我们可以使用xlrd和xlutils.copy来读取和复制工作簿,并保留原格式。但是,现在我们的需求是去除所有格式,所以不能保留原格式。 因此,我们可以这样做: 1. 使用xlrd读取xls文件(注意:xlrd在2.0.0版本后不再支持xlsx,且对于xls,我们可以读取所有数据,包括格式,但我们不需要格式,只需要值)。 2. 但是,我们只需要值,所以可以忽略格式信息,这样读取更快。 3. 然后,使用xlwt创建一个新的工作簿,并将读取到的值(字符串或数值)写入新工作簿。注意,xlwt默认写入时是没有格式的(除了默认字体等,但我们可以设置一个最简单的格式,或者不设置,这样就是最朴素的格式)。 然而,我们想要去除所有格式,包括单元格类型(比如日期格式、数字格式等),只保留原始字符串和数值(数值也以字符串形式保存?)。但注意,数值如果以字符串保存,可能会在Excel中显示为文本,左上角有绿色三角。但我们的需求是“仅保留字符串和值”,所以我们可以将每个单元格的值以字符串形式写入,这样就没有任何格式了。 但是,用户可能希望数值还是数值,字符串还是字符串。所以,我们可以这样: - 对于数值,我们写入数值(xlwt会自动处理,不设置格式,那么就是常规格式,显示为数字) - 对于字符串,我们写入字符串 但是,这样写入后,单元格的格式是常规格式,并没有完全去除格式,因为常规格式也是一种格式。不过,这样已经去除了字体、颜色、边框等。 另一种做法:将每个单元格的值读取出来,然后以最简单的格式(常规格式,默认字体等)写入新的单元格。 因此,步骤: 1. 使用xlrd打开xls文件(不保留格式信息,这样读取更快)。 2. 遍历每个工作表,每个单元格,读取其值(value)。 3. 使用xlwt创建一个新的工作簿,然后同样创建对应的工作表,并将值写入对应的单元格(不设置任何样式)。 注意:xlrd读取的日期类型会被转换为浮点数(即Excel的日期序列值),如果我们希望显示为日期字符串,则需要转换。但题目要求仅保留字符串和值,所以我们可以将日期也当作数值(浮点数)写入,这样在Excel打开还是日期序列值,需要设置格式才能显示为日期。但我们的需求是去除格式,所以不设置格式,那么就会显示为浮点数。或者,我们可以将日期转换为字符串?但这样就会失去日期的数值性质。 根据需求,我们只保留字符串和值,所以对于日期,我们有两种选择: a) 保留其原始数值(浮点数),这样在Excel打开是数字,但可以重新设置为日期格式。 b) 将其转换为字符串,格式为原本显示的日期字符串。 但是,需求是“去除所有格式,仅保留文本和数值内容”,所以我们应该保留其原始值(即数值),而不要转换成字符串。因为日期在Excel中存储为数值,所以保留数值即可。 因此,我们不需要对日期做特殊处理,直接写入读取到的值即可。xlrd读取日期时,如果单元格是日期格式,xlrd会返回一个浮点数(实际上就是Excel的序列值)或者一个时间元组?这取决于xlrd的版本。在较新的xlrd中,日期返回的是浮点数,我们可以通过xlrd的函数判断是否为日期,但这里我们不需要,因为我们要去除格式,所以不管它原来是什么,我们都按值写入。 但是,xlrd在读取时有一个选项:`formatting_info=False`(默认就是False),这样就不会读取格式信息,读取速度更快。我们只需要值。 具体步骤: 1. 安装xlrd和xlwt(如果未安装): pip install xlrd xlwt 2. 代码: import xlrd import xlwt # 打开原始xls文件 workbook = xlrd.open_workbook('input.xls') # 创建一个新的xlwt工作簿 new_workbook = xlwt.Workbook() # 遍历所有工作表 for sheet_index in range(workbook.nsheets): sheet = workbook.sheet_by_index(sheet_index) new_sheet = new_workbook.add_sheet(sheet.name) # 遍历所有行和列 for row in range(sheet.nrows): for col in range(sheet.ncols): # 获取单元格的值 cell_value = sheet.cell_value(row, col) # 写入新工作表,不设置样式 new_sheet.write(row, col, cell_value) # 保存新文件 new_workbook.save('output.xls') 这样,新文件中的每个单元格都是常规格式,没有字体、颜色、边框等,只有值。 但是,有一个问题:如果原单元格是公式,那么`cell_value`得到的是公式计算后的值。如果我们希望保留公式,那就不行。但需求是保留字符串和值,所以公式的结果是值,我们写入值即可。 另外,注意xlwt最多支持65536行,如果原文件超过这个行数,需要分表或者使用其他库(如openpyxl,但openpyxl只支持xlsx格式)。 因此,如果文件很大(超过65536行),我们可以考虑使用xlsx格式,但题目要求是xls。 所以,如果行数超过限制,我们需要分多个工作表,或者提示错误。 综上所述,代码可以满足需求。 但是,我们也可以考虑使用pandas,因为pandas可以更简洁地处理。 使用pandas的方法: 1. 读取整个xls文件,pandas会读取所有数据(包括所有工作表),但不会保留格式,只保留值。 2. 然后,用pandas再写入新的xls文件(使用xlwt引擎),这样写入的也是没有格式的。 但是,pandas在读取时,可能会自动转换一些数据类型(比如日期),但写入时会变成原始值(日期变成时间戳?)。我们可以设置pandas读取时不转换日期,但这样可能读取为字符串。或者,我们不管,因为最终写入的也是值(时间戳数值)。 使用pandas的代码: import pandas as pd # 读取整个文件,可能包含多个工作表 xls = pd.ExcelFile('input.xls') # 创建一个ExcelWriter对象用于写入 with pd.ExcelWriter('output.xls', engine='xlwt') as writer: for sheet_name in xls.sheet_names: df = pd.read_excel(xls, sheet_name=sheet_name, header=None) # 如果不希望第一行为列名,则设置header=None df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False, header=False) 但是,这样写可能会丢失一些空单元格?不会,pandas会读取所有单元格,包括空值(NaN),然后写入时也是NaN,在Excel中显示为空。 两种方法比较: - 第一种方法(xlrd+xlwt)更底层,可以精确控制每个单元格,且不会改变数据类型(除了日期,但日期在xlrd中也是数值,写入xlwt也是数值,所以没问题)。 - 第二种方法(pandas)更简洁,但pandas在读取时会进行一些类型推断(比如将一列数字字符串转换成数字),这可能导致前导零丢失(如'0001'变成1)。所以,如果我们需要严格保留原始字符串,那么使用第一种方法更安全。 因此,我们选择第一种方法,因为可以保留原始值(字符串和数值),不会进行类型转换。 但是,在第一种方法中,xlrd读取的值是什么类型? - 数字(整数、浮点数)会读取为float或int(xlrd会根据情况返回)。 - 布尔值读取为0或1(整数)?或者布尔类型?在xlrd中,布尔值读取为1(True)或0(False)。 - 文本读取为字符串。 - 错误类型(如#N/A)读取为字符串,表示错误代码的字符串,如"#N/A"。 所以,我们直接写入即可。 但是,xlwt写入时,我们需要指定类型吗?不需要,因为xlwt的write方法可以接受字符串、数字、布尔值。 所以,我们采用第一种方法。 注意:xlrd在2.0.0版本后移除了对xls的支持?实际上,2.0.0版本后,xlrd默认只支持xlsx,但我们可以安装旧版本(如1.2.0)或者使用另一个分支xlrd1。但根据xlrd的文档,我们可以这样安装:`pip install xlrd==1.2.0`,这样就能支持xls。 因此,代码实现如下(使用xlrd1.2.0和xlwt):</think>### 解决方案:去除 xls 文件所有格式仅保留文本和数值 #### 方法 1:使用 xlrd + xlwt 实现格式剥离 ```python import xlrd import xlwt def strip_xls_formatting(input_path, output_path): # 读取原始文件(不保留格式信息) input_workbook = xlrd.open_workbook(input_path, formatting_info=False) # 创建新工作簿(使用最简格式) output_workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') for sheet_index in range(input_workbook.nsheets): sheet = input_workbook.sheet_by_index(sheet_index) output_sheet = output_workbook.add_sheet(sheet.name) # 遍历所有单元格 for row in range(sheet.nrows): for col in range(sheet.ncols): # 获取原始值并直接写入(无格式) cell_value = sheet.cell_value(row, col) output_sheet.write(row, col, cell_value) output_workbook.save(output_path) # 使用示例 strip_xls_formatting('原始文件.xls', '无格式文件.xls') ``` #### 方法 2:使用 pandas 实现快速转换 ```python import pandas as pd def pandas_strip_format(input_path, output_path): # 读取所有工作表 sheets_dict = pd.read_excel(input_path, sheet_name=None, header=None, dtype=str) # 创建Excel写入器 with pd.ExcelWriter(output_path, engine='xlwt') as writer: for sheet_name, df in sheets_dict.items(): # 将全部数据转为字符串类型 df = df.applymap(lambda x: str(x) if pd.notnull(x) else '') df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False, header=False) ``` #### 关键说明: 1. **格式去除原理**: - 通过禁用 `formatting_info` 参数忽略原始格式[^2] - 使用基本写入函数避免添加新格式 - 所有数据类型强制转为字符串确保无格式残留 2. **处理效果**: - 移除字体、颜色、边框等样式 - 清除单元格类型(日期/货币等转为纯文本) - 保持原始行列结构 - 保留公式计算结果值(非公式本身) 3. **注意事项**: - 输入文件必须是 `.xls` 格式(xlwt 不支持 xlsx)[^1] - 大数字(>10位)可能被转为科学计数法,需额外处理: ```python df = df.applymap(lambda x: f"'{x}" if isinstance(x, int) and len(str(x)) > 10 else x) ``` - 空单元格将转为空字符串(非 null 值) #### 性能优化建议: 对于大型文件(>10万单元格),使用批量写入: ```python # 在xlwt循环中每1000行保存一次 if row % 1000 == 0: output_workbook.save(output_path) ``` --- ### 格式去除原理对比 | 元素类型 | 处理前 | 处理后 | 处理方式 | |----------------|----------------------|----------------|------------------------| | **文本** | 带格式的字符串 | 纯文本字符串 | 直接复制值 | | **数值** | 带格式的数字 | 无格式数字 | 转为字符串或原始值 | | **公式** | 公式表达式 | 计算结果值 | 获取计算后的值[^2] | | **日期** | 日期格式 | 数字时间戳 | 转为浮点数(Excel内部表示) | | **合并单元格** | 保留合并结构 | 解除合并 | 独立写入每个单元格 | | **超链接** | 可点击链接 | 纯文本URL | 只保留链接地址文本 | --- ### 相关问题 1. 如何保留 xls 文件中的公式而不是计算结果? 2. 处理超大型 xls 文件(>50MB)时如何避免内存溢出? 3. 如何将处理后的纯数据文件转换为 CSV 格式? 4. xlwt 和 openpyxl 在处理 Excel 格式时有哪些核心区别? 5. 如何批量处理多个 xls 文件的格式剥离任务? > 提示:如需保留公式,需使用 openpyxl 库处理 .xlsx 文件,但会保留基本格式[^1]。对于纯数据提取需求,CSV 格式是更轻量化的选择[^3]。
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