EXCEL表中批量转化数据科学计数法的方法

本文介绍如何在Excel中将数字格式转换为文本格式,包括选中数据进行转换、解决转换不完全问题及录入长数字的方法。

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1、选中所有需要转换列的数据,点击菜单栏 “数据”——“分列”——下一步——下一步——列数据格式选择【文本】——完

列数据格式选择【文本】

 2、如果整列选中而非本列说有数据,会出现最后一个未转化的问题,出现这种情况,就只能把数据选中,重新操作一遍1过程即可。

选中数据区域 ,重复1过程。

3、excel中输入15位以上的数字尾数就变成了0,对于这样的数字,想要保留精确度,只能在录入的时候按文本格式录入了。 

### 解决方案 为了确保在读取 Excel 文件时能够正确地将科学计数法示的数值转换为文本字符串,可以通过设置 Pandas 和 Numpy 的选项来实现这一目标。具体做法是在读取文件之前调整显示格式,并在读取过程中指定特定列的数据类型。 #### 设置全局显示格式 为了避免自动应用科学记数法,在导入数据前应先配置 NumPy 和 Pandas 的打印选项: ```python import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True) # 防止NumPy使用科学计数法 pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.0f' % x) # 设定Pandas浮点数显示格式[^2] ``` #### 自定义读取函数并强制转换数据类型 当调用 `pd.read_excel()` 方法时,可以利用参数 `converters` 来指明某些字段应该被解释成何种 Python 类型。对于那些可能包含大整数或容易触发科学计数法展示的列,建议将其视为字符串处理: ```python df = pd.read_excel("example_file.xlsx", converters={'target_column': str}) ``` 这里假设 "target_column" 是需要特别对待的一列名。如果不确定哪些列为数字形式,则可以在加载整个格后再做批量转换操作: ```python for col in ['column1', 'column2']: # 替换成实际存在的列名 df[col] = df[col].astype(str) ``` 另外一种方式是针对所有非日期时间类型的列统一执行此操作: ```python numeric_columns = list(set(df.select_dtypes(include=['int64','float']).columns)) for column in numeric_columns: df[column] = df[column].apply(lambda x: '{:.0f}'.format(x)).str.replace(r'\.0$', '', regex=True) ``` 这段代码会遍历所有的数值型列并将它们逐一转化为不含小数部分的字符串达式[^3]。 #### 存储修改后的 DataFrame 到新的 Excel 文件 最后一步就是保存已经过适当格式化处理过的 DataFrame 对象到一个新的 Excel 文档中去。注意要关闭索引写入以及控制浮点精度以保持一致性: ```python df.to_excel("output_file.xlsx", index=False, float_format='%.0f') ``` 以上措施结合起来可以帮助有效地防止 Excel 中的大数字默认呈现为科学计数法的形式,从而保证导出的内容更易于阅读和进一步分析[^1]。
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