python读取excel时,数字自动转化为float

xlrd模块去读excel时会将数字类型的自动转化为浮点数,这是一个小坑。在网上查了一下,该模块的作者也说过Excel treats all numbers as floats. In general, it doesn't care whether your_number % 1 == 0.0 is true or not
我们可以简单的判断读取的是不是数字,然后将其转化为int

# ctype为2时表示为number
cell = table.cell(0, 0)
if cell.ctype == 2 and cell.value % 1 == 0:
    cell_value = int(cell.value)

转载于:https://www.cnblogs.com/guolizhi/p/8310204.html

<think>我们有一个任务:将Excel文件内容转换为键值对字典。根据引用,有多种方法可以实现,包括使用pandas、openpyxl、xlsxwriter、xlrd等库。其中引用[3]提供了一个使用xlrd库的示例代码,该代码读取Excel文件并将每一行转换为一个字典,其中键是首行的列名,值是对应行的值。我们将参考这个示例,并考虑使用其他更现代的方法(如pandas)来实现同样的功能。步骤:1.读取Excel文件。2.将每一行数据转换为字典,通常第一行作为字典的键(列名),后续行作为值。方法一:使用xlrd(适用于旧版.xls文件)引用[3]中的代码使用xlrd库,但需要注意的是,xlrd目前只支持.xls格式,不支持.xlsx格式(新版本xlrd移除了对.xlsx的支持)。如果处理.xlsx文件,建议使用openpyxl或pandas。方法二:使用pandas(推荐,简单高效)引用[1]提到使用pandas将字典保存到Excel,反过来,我们也可以用pandas将Excel读入DataFrame,然后转换为字典。方法三:使用openpyxl(直接操作Excel文件)根据用户需求,我们将提供几种方法的实现。###方法1:使用pandaspandas是一个强大的数据处理库,可以轻松读取Excel文件并将其转换为字典。步骤:1.安装pandas和openpyxl(或xlrd,取决于文件格式):```pipinstallpandasopenpyxl```如果文件是.xls格式,则安装xlrd(注意:新版本xlrd不支持.xlsx,所以.xlsx用openpyxl引擎)。2.使用pandas读取Excel文件,然后使用`to_dict`方法将DataFrame转换为字典。但是注意,通常我们可能需要将每一行转换为一个字典,这可以使用`orient='records'`参数。示例代码:```pythonimportpandasaspd#读取Excel文件df=pd.read_excel('your_file.xlsx',engine='openpyxl')#如果是.xlsx文件#如果是.xls文件,可以使用engine='xlrd'#将DataFrame转换为字典列表,每个字典代表一行,键为列名dict_list=df.to_dict('records')#打印结果print(dict_list)```这样,`dict_list`就是一个列表,其中每个元素是一个字典,键是列名,值是对应行的值。###方法2:使用openpyxl如果不想用pandas,可以使用openpyxl直接读取Excel文件并逐行处理。步骤:1.安装openpyxl:`pipinstallopenpyxl`2.打开Excel文件,获取活动工作表。3.读取第一行作为键(列名)。4.从第二行开始,将每一行的值与列名组合成字典。示例代码:```pythonfromopenpyxlimportload_workbook#加载Excel文件wb=load_workbook(filename='your_file.xlsx')#获取活动工作表sheet=wb.active#获取第一行的列名headers=[cell.valueforcellinsheet[1]]dict_list=[]#从第二行开始迭代forrowinsheet.iter_rows(min_row=2,values_only=True):#将每行数据与列名组合成字典row_dict=dict(zip(headers,row))dict_list.append(row_dict)#打印结果print(dict_list)```###方法3:使用xlrd(仅.xls文件)如果文件是旧的.xls格式,可以使用xlrd(注意:xlrd>=2.0只支持.xls,不支持.xlsx)。示例代码(类似引用[3]):```pythonimportxlrd#打开文件workbook=xlrd.open_workbook('your_file.xls')sheet=workbook.sheet_by_index(0)#第一个工作表#获取第一行作为键keys=sheet.row_values(0)dict_list=[]#从第二行开始forrow_idxinrange(1,sheet.nrows):values=sheet.row_values(row_idx)row_dict=dict(zip(keys,values))dict_list.append(row_dict)print(dict_list)```###注意事项-文件路径:请确保文件路径正确。-数据类型:Excel中的数字、日期等类型在读取后可能会是浮点数或xlrd的日期格式,需要根据实际情况转换。-空值处理:空单元格可能会被读取为None或空字符串,根据需求处理。###总结以上提供了三种方法将Excel内容转换为键值对字典(字典列表)。推荐使用pandas,因为它简洁且功能强大。如果文件是.xlsx格式,建议使用openpyxl或pandas(配合openpyxl引擎);如果是.xls格式,可以使用xlrd或pandas(配合xlrd引擎)。###相关问题1.如何处理Excel中的日期格式?2.如果Excel文件有多个工作表,如何同转换?3.如何将转换后的字典保存为JSON文件?</think>### 使用PythonExcel内容转换为键值对字典 以下是三种常用方法的实现,根据需求选择合适方案: #### 方法1:使用pandas库(推荐) ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 替换为实际路径 # 转换为字典列表(每行一个字典) dict_list = df.to_dict('records') # 示例输出:[{'列名1': 值1, '列名2': 值2}, ...] print(dict_list) # 转换为键值对字典(指定列为键) key_value_dict = df.set_index('作为键的列名').to_dict('index') # 示例输出:{键1: {'列A': 值A, '列B': 值B}, 键2: {...}} ``` **优点**:简洁高效,自动处理数据类型 **适用场景**:需要快速处理结构化数据 #### 方法2:使用openpyxl库(直接操作Excel) ```python from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook('your_file.xlsx') # 替换为实际路径 sheet = wb.active # 获取列名(假设第一行为标题) headers = [cell.value for cell in sheet[1]] result = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): row_dict = dict(zip(headers, row)) result.append(row_dict) # 输出:[{'列1': 值1, '列2': 值2}, ...] print(result) ``` **优点**:精细控制单元格处理 **适用场景**:需要特殊格式处理或大型文件 #### 方法3:使用xlrd库(兼容旧版.xls格式) ```python import xlrd workbook = xlrd.open_workbook('your_file.xls') # 仅支持旧版.xls sheet = workbook.sheet_by_index(0) headers = sheet.row_values(0) dict_list = [] for row_idx in range(1, sheet.nrows): row_values = sheet.row_values(row_idx) dict_list.append(dict(zip(headers, row_values))) print(dict_list) ``` ### 关键注意事项 1. **首行处理**:所有方法默认第一行为列名(字典键) 2. **数据类型**: - pandas自动转换数据类型(日期→datetime,数字float) - openpyxl/xlrd返回原始数据类型 3. **空值处理**: - pandas将空单元格转为`NaN` - openpyxl返回`None` 4. **性能建议**: - 小型文件:pandas最简单 - 超大型文件:openpyxl的`read_only`模式 - 旧版.xls文件:使用xlrd > 引用说明:示例参考了xlrd基础操作[^3]和pandas的Excel处理范式[^1],实际实现已根据最佳实践优化。 ### 相关问题 1. 如何处理Excel中的日期格式转换? 2.Excel列名重复如何避免键冲突? 3. 如何将生成的字典保存为JSON文件? 4. 读取超大型Excel文件有哪些优化技巧? 5. 如何提取Excel特定工作表或区域的数据?
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