pandas如何解决excel科学计数法问题

Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大工具之一。当使用Pandas读取Excel文件时，可能会遇到科学计数法的问题。下面是两种解决这个问题的方法：

方法一：指定列数据类型

使用pandas.read_excel()方法读取Excel文件时，可以指定数据类型参数（dtype），将其中的数据类型从默认值自动检测修改为特定类型。具体来说，可以将需要取消科学计数法的列的数据类型指定为字符串类型（str），从而避免在读取Excel文件时将数值自动转换为科学计数法形式。

例如，下面是一个示例Excel文件（my_excel.xlsx）：

编号 数值1 数值2
1 1000000 1000000
2 2000000 2000000

代码为：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('my_excel.xlsx', dtype={'数值1': str, '数值2': str})
print(df)

运行结果如下：

   编号     数值1     数值2
0   1  1000000  1000000
1   2  2000000  2000000

注意，在这个方法中，excel文件的列数据类型是通过传递 dtype 参数来指定，在确切知道每列的类型的情况下，将所有的列都指定为字符串类型可以 是一种简单有效的解决方法。

方法二：使用 formatting_func

通过设置 pandas.ExcelWriter() 对象的formatting_func参数为禁用科学计数法的函数，可以在将 Pands DataFrame 输出到 Excel 文件时，将所有的数值数据都设置为具有给定格式的字符串。具体来说，这个函数会将所有以科学计数法形式表示的数值都转换为大数值，从而避免科学计数法的问题。

例如，下面是一个示例Python代码：

import pandas as pd

def format_number(x):
    if isinstance(x, (int, float)):
        return '{:,}'.format(x)
    else:
        return x

df = pd.DataFrame({'编号': [1, 2], '数值1': [1_000_000, 2_000_000],'数值2': [1_000_000, 2_000_000]})
writer = pd.ExcelWriter('my_excel.xlsx', engine='xlsxwriter', options={'strings_to_numbers': False})
df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1', float_format="%.0f", formatting_func=format_number)
writer.save()

运行结果如下：

   编号     数值1     数值2
0   1  1,000,000  1,000,000
1   2  2,000,000  2,000,000

这种方法需要使用 pandas.ExcelWriter() 对象，使用 format_func 参数将整数或浮点数转换为字符串，从而避免科学计数法问题的产生，同时显式地设置参数 options={'strings_to_numbers': False}可以确保 Excel 中的所有数字值都以文本格式存储。