pandas读取excel，设置默认读取类型

最新推荐文章于 2025-09-06 20:47:57 发布
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#python #机器学习 #开发语言

这篇博客介绍了在Python中使用pandas库读取Excel文件时，如何将数据列的float类型转换为str类型，以便于数据处理。示例代码中展示了通过`pd.read_excel`函数的`dtype`参数设定数据类型，确保所有数据被读取为字符串。

读取excel的时候，需要将float转为str，代码如下:

country_df = pd.read_excel('data0818/A_DATA.xls', dtype=str)
print(country_df.to_json(orient="records"))
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方法，可通过文件路径直接读取。df.loc[i1i2,"序号""姓名"].values，返回行号[i1,i2]、列号["序号","姓名"]闭区间的数据，返回类型为ndarray（二维）；df.iloc[i1i2,j1j2].values，返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据，返回类型为ndarray（二维）。df.iloc[i1i2,j1j2].values，返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据，返回类型为ndarray（二维）。...
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参数来确保特定列的数据类型为字符串。
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dtype提高内存效率避免自动类型推断错误确保数据一致性提升读取性能数据类型使用场景优点注意事项整数数据节省内存确保数据在范围内float32/64小数数据精度控制注意精度损失string文本数据字符串操作优化category有限取值大幅节省内存适合低基数数据bool布尔值内存高效只能True/Falsedatetime64日期时间时间序列操作格式要一致通过合理使用dtype参数，可以显著提高 Pandas 读取 Excel 文件的效率和可靠性。
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1.我们准备一下测试数据。 2.通过pandas读取表格中的数据并检测各列的数据类型（不指定类型） import pandas as pd # 获取测试数据 data = pd.read_excel('../../test.xlsx',sheet_name='Sheet1',header=0) print(data) #或缺每列的数据类型 print(data.dtypes) 输出...
【实践总结】Python使用Pandas 读取Excel文件，将其中的值转换为字符串的方法
编程小栈
07-02 1808
如果直接解析就会按照float字段处理，所以现在需要将他们按照字符串去读取出来。正确的做法如下说生意。简单但是为啥就是Google了很久，找了很久才解决，希望能够帮助到其他更多的人~以及astype都没有用。不知道为什么，赶进度没来得及仔细琢磨。在这里我们使用的方法就是dtype 就可以处理完。假设你的Excel的列有一行是这个样子的;
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pandas 读取excel文件一 read_excel() 的基本用法二 read_excel() 的常用的参数:三 示例1. IO：路径2. sheet_name：指定工作表名3. header ：指定标题行4. names： 指定列名5. index_col: 指定列索引6. skiprows：跳过指定行数的数据7. skipfooter：省略从尾部的行数据8.dtype 指定某些列的数据类型 pandas 读取excel文件使用的是 read_excel方法。本文将详细解析read_excel方法
Pandas读取Excel文件内容的方法使用正确的指南_pandas读取excel文件内容的方法使用正确的是
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上述代码将读取名为file.xlsx的Excel文件，并将其内容存储在一个名为df的Pandas DataFrame中。现在，我们可以使用df变量来访问和处理Excel文件中的数据了。
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Python 2.7 中的pandas 中的read_excel
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05-12 9658
导入pandas模块： ? 1 import pandas as pd 使用import读入pandas模块，并且为了方便使用其缩写pd指代。 读入待处理的excel文件： ? 1 df = pd.read_excel('log.xls')
详解pandas的read_excel函数
python伊甸园的博客
01-18 7345
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一条小黑龙的博客
05-01 5583
问题描述 在excel中我们可能会有000001这样的代码，但是pandas读取就变成了1，自动把前面的0删除了，在excel中设置成文本格式也不起作用 解决方法 为了保留原始的数字字符串的格式，可以指定dtype=str，来将原始数据按字符串格式导入 df = pd.read_excel('numeric.xlsx',dtype=str) ...
pandas_readexcel
weilansky91的博客
04-24 332
1、read_excel()参数 usecols:指定只使用哪些列 None:全部（默认） str: k=pd.read_excel('head.xlsx',sheet_name=2,header=1,usecols=['月份','销量','销售额']) #head=1代表表头从第二行开始
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上一篇文章中，我重点讲述了使用df.loc[]方法获取excel表格中的数据。本文中，我将继续这个话题，如何使用iloc[]方法获取数据。iloc是根据position获取的，pandas读取excel后会像数学坐标轴一样，将每个单元格进行标记。左端最上角的单元格定义为原点(0，0)，从上往下依次是(1，0)，(2，0)…；从左往右依次是(0，1)，(0，2)，(0，3)…。这样每一个单元格就可以...
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import pandas as pd 字典转DataFrame d = {'one': [[1, 2], [3, 4], [5, 6]], 'two': [[7, 8], [9, 10], [11, 12]]} df = pd.DataFrame(d) df 查看DataFrame中的数据类型 for index, row in df.iterrows(): print(type(row['one'])) <class 'list'> <class 'list'>
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