浅谈python 读excel数值为浮点型的问题

下面为您详细讲解“浅谈Python读Excel数值为浮点型的问题”的完整实例教程。

问题背景

在Python中读取Excel文件时，如果Excel表格中的某个单元格存储的是数值类型，那么在使用Python读取表格数据时，这个数值类型的单元格会被识别成浮点型，而不是整数型。这可能会对数据处理产生一定的影响。因此，本文将详细讲解如何使用Python读取Excel数值为浮点型的问题。

解决方案

Python中读取Excel文件的库有很多，经过实测，我们选择使用pandas库来演示。

示例一

下面是示例Excel表格的内容：

序号	学号	成绩
1	1001	95
2	1002	96.5
3	1003	98.2

其中，表格中的“成绩”列是一个数值类型的列，因此，它在Python中被识别成了浮点型。

下面是演示代码：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('example.xlsx')
print(data)

运行上述代码，输出结果如下：

   序号    学号   成绩
0   1  1001  95.0
1   2  1002  96.5
2   3  1003  98.2

可以看到，读取Excel表格数据后，数据中的“成绩”列已经由原来的整数型转换成了浮点型。

如果我们不希望“成绩”列被转换成浮点型，可以在读取数据时，指定“dtype”参数，如下所示：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'成绩': str})
print(data)

运行上述代码，输出结果如下：

   序号    学号   成绩
0   1  1001   95
1   2  1002  96.5
2   3  1003  98.2

这样就可以保证“成绩”列在读取时始终被识别为字符串型，而不是浮点型。

示例二

下面是另一个示例Excel表格的内容：

姓名	成绩
张三	89
李四	92.5

同样，表格中的“成绩”列是一个数值类型的列，因此，在Python中也会被识别成浮点型。

下面是演示代码：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('example.xlsx')
print(data)

运行上述代码，输出结果如下：

   姓名    成绩
0  张三  89.0
1  李四  92.5

可以看到，“成绩”列中的数值都被转换成了浮点型。如果我们希望将浮点型转换成整数型，可以使用下面的代码：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('example.xlsx')
data['成绩'] = data['成绩'].astype(int)
print(data)

输出结果如下：

   姓名  成绩
0  张三  89
1  李四  92

这样，就可以将浮点型数值转换成整数型数值。

总结

本文详细讲解了如何使用Python读取Excel数值为浮点型的问题，同时，提供了两个示例代码，帮助大家理解如何处理这个问题。使用pandas库可以轻松解决这个问题，并且使用起来也比较简单方便。