pandas神坑：如果列有NAN，则默认给数据转换为float类型

data = pandas.read_excel(file)

结果读完一个excel，我所有为空的单元格，他全部给我按nan算了，好无语。

然后debug去查看这个nan，居然还是float类型，为什么不用字符串呢？
所以我们想把对应nan的数据改为自己想要的数据，就要操作一番。

第一种：

data.fillna('', inplace=True)

直接替换读取到的数据中为空的数据为空字符串

第二种：

在读取文件前，直接指定对应列的类型

dtype_dic= {'音乐类型': str, '专辑名称' : str}

当然，如果全部都要用字符串的话，可以这样：

header = pd.read_excel("your_file.csv", nrows=1) # 仅取第一行的标题
col_str_dic = {column:str for column in list(header)}
df = pd.read_excel(file, dtype=col_str_dic)

然后在读取文件的时候指定这个类型

df = pd.read_excel(file, dtype = dtype_dic)

 参考自：https://stackoverflow.com/questions/13250046/how-to-keep-leading-zeros-in-a-column-when-reading-csv-with-pandas