pandas读取excel，设置默认读取类型

最新推荐文章于 2025-04-25 16:51:47 发布
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分类专栏： pandas 文章标签： python 机器学习 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/vincent_duan/article/details/121471993
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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"))
用python的pandas读取excel文件中的数据
npm_run_dev__的博客
07-19 2万+
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）。...
pandas.read_excel()之数据类型
xiaoQL520的博客
01-20 1万+
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...
Pandas读取Excel文件教程：从入门到精通
好记性不如烂笔头
04-25 1168
Pandas读取Excel文件教程：从入门到精通 read_excel
pandas 读取excel文件
littleRpl的博客
02-23 5万+
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
使用Pandas读取Excel文件将特定列转成str格式方法汇总
m0_57021623的博客
07-17 2760
参数来确保特定列的数据类型为字符串。
详解pandas的read_excel函数
python伊甸园的博客
01-18 7116
详解pandas的read_excel函数
使用pandas读取excel
热门推荐
Kevin_Hoo的博客
10-30 27万+
本文为作者原创，未经允许不得擅自转载。 Excel是微软的经典之作，在日常工作中的数据整理、分析和可视化方面，有其独到的优势，尤其在你熟练应用了函数和数据透视等高级功能之后，Excel可以大幅度提高你的工作效率。但如果数据量超大，Excel的劣势也就随之而来，甚至因为内存溢出无法打开文件，后续的分析更是难上加难。那么，有什么更好的解决办法吗？工欲善其事，必先利其器，在这里我们介绍使用Python...
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
2401_89224755的博客
12-18 680
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。
pandas读取Excel文档数据
Archie优快云的博客
10-04 1949
python读取Excel表格数据详细解析，pandas模块read_excel函数
easy excel date 类型解析报错_最新Pandas.read_excel()全参数详解（案例实操，如何利用python导入excel）...
weixin_39759441的博客
11-21 939
pandas.read_excel()的作用：将Excel文件读取到pandas DataFrame中。支持从本地文件系统或URL读取的xls，xlsx，xlsm，xlsb和odf文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。以下是该函数的全部参数：pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,us...
excel层级数据获取_python使用pandas中获取Excel表中的数据（二）
weixin_39997795的博客
11-21 458
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...
【Python基础】Pandas—read_excel()基本操作
qq1050656444的博客
07-11 6158
该参数用于指定 DataFrame 的列名，传入字符串列表⭐。
python 之 pandas 学习笔记--read_excel()
Tracy_Lee1993的博客
12-25 1461
持续更新中。。。。（2017.12.25） #df = pd.read_excel(filefullpath, sheetname=[0,2],skiprows=[0]) #filefullpath 表示Excel文件的完整路径 #sheetname 指定为读取几个sheet，sheet数目从0开始 #如果sheetname=[0,2]，
pandas读取数组，显示为str，而实际应为list，解决方法
weixin_41068770的博客
02-27 5835
本博文借助笔者可以自己根据数据生成csv文件，重新生成一组csv文件，避免将str内复杂的列表读取成str之后难以操作的问题，本博客记录该解决方案的背景和方法。 1. 背景 在将一些数据从一个平台，换到另一个平台去处理时，使用了常用的csv文件去存储数据。 最开始时，直接将narry格式数据，用dic字典处理，暴力存储过程，产生了错误。 d = {'feature':test_fea, ...
pandas 空字符串与na区别_获取pandas.read_csv以将空值读取为空字符串而不是nan
weixin_39837607的博客
12-19 376
I'm using the pandas library to read in some CSV data. In my data, certain columns contain strings. The string "nan" is a possible value, as is an empty string. I managed to get pandas to read "nan...
Pandas: 遇到有空值的数据处理
lcqin111的博客
01-01 2362
data = pd.read_csv('###', dtype = 'str') 这种结构对null值转化为float型 其余整数转化为str型，再进行data.astype(str)操作，则 可以全部转化为str型, 注意此时的空值处为字符:nan 参考：https://blog.youkuaiyun.com/yhyr_ycy/article/details/80383060...
python之文本文件的读取（read_table/csv函数）
weixin_46643128的博客
01-27 2万+
python之文本文件的读取 对于CSV及txt后缀的文本文件，分别使用pandas模块中的read_csv函数和read_table函数 CSV read_csv txt read_table 1. read_table函数的参数 read_table(filepath_or_buffer , sep='\t' , header='infer' , names=None , index _col=None , usecols=None , dtype=None , co
Pandas读取文件控制处理为字符串
1900的博客
01-26 1471
import pandas as pd data = pd.read_excel('data.xlsx',header=None,keep_default_na=False) print(data) 参数keep_default_na=False即可是的空值处理为字符串
Pandas 中的 read_excel() 读取 excel 数据详细参数用法
青年有志
03-14 3万+
Pandas 中的 read_excel() 读取 excel 数据详细参数用法
pandas 读取excel的sheet
最新发布
05-07
<think>好的，用户问的是关于pandas读取Excel中不同sheet的方法。首先，我需要回忆pandas库中处理Excel文件的函数，通常是read_excel()。记得这个函数有几个参数，其中sheet_name是用来指定要读取的工作表的。 接下来，用户可能需要知道如何读取单个sheet，多个sheet，或者所有sheet。对于单个sheet，可以直接用sheet_name参数指定名称或索引，比如sheet_name=0或者sheet_name='Sheet1'。如果是多个sheet，可能需要传入一个列表，比如sheet_name=[0, 'Sheet3']，或者用None来读取所有sheet，这时返回的是一个字典，键是sheet名，值是DataFrame。然后，要考虑是否需要处理不同的情况，比如当sheet不存在时的错误处理。不过用户的问题可能暂时不需要这部分，但可以提及。另外，读取Excel文件可能需要指定engine，特别是当文件格式是.xls时，可能需要使用'xlrd'，而.xlsx则用'openpyxl'。不过现在的pandas版本可能已经自动处理了这些。然后，给出示例代码。比如读取第一个sheet，或者按名称读取，或者读取多个sheet。同时，解释每个参数的作用，比如io是文件路径，sheet_name如何工作，以及如何遍历返回的多个DataFrame。在解释部分，需要明确说明当sheet_name为None时，会返回所有sheet，并且结果是一个字典。还要提到如何通过索引或名称来指定特定的sheet，以及如何处理可能出现的异常，比如KeyError如果sheet不存在。 最后，相关问题要围绕可能扩展的方向，比如读取特定列、处理多个sheet合并、处理格式复杂的Excel，或者性能问题。这些都是用户可能会进一步询问的点，需要提前准备好。</think>使用pandas读取Excel的不同sheet可以通过`read_excel()`函数的`sheet_name`参数实现。以下是不同场景下的使用方法： ```python import pandas as pd # 读取第一个sheet（默认） df1 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0) # 按名称读取特定sheet df2 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='SalesData') # 读取多个指定sheet（返回有序字典） dfs = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=[0, 'Summary']) sheet1 = dfs[0] summary_sheet = dfs['Summary'] # 读取所有sheet（返回字典） all_sheets = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None) for sheet_name, df in all_sheets.items(): print(f"Processing sheet: {sheet_name}") print(df.head()) ``` 参数说明： - `io`: Excel文件路径 - `sheet_name`: 可以是`int`（索引从0开始）、`str`（sheet名称）、`list`（混合索引/名称）或`None`（读取所有） **注意事项：** 1. 当读取多个sheet时会返回`collections.OrderedDict`对象 2. 需要安装依赖库：`pip install openpyxl xlrd`（xlrd用于旧版.xls文件） 3. 可以使用`engine='openpyxl'`参数明确指定引擎
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