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浅谈python 读excel数值为浮点型的问题

  • Post category:Python

下面是详细讲解浅谈python读Excel数值为浮点型的问题的完整实例教程。

问题背景

使用Python读取Excel表格中的数值时，有时会遇到数值被读取成科学计数法或者字符串的状况，这对于进行进一步的数值统计和计算带来了不便。本文将探讨Python中读取Excel表格数值为浮点型时遇到的问题，并提供解决方法。

问题分析

在Python读取Excel表格时，我们常常使用pandas库提供的read_excel函数进行读取。然而，在使用该函数读取Excel表格时，Excel中的数值很容易被读成字符串。例如以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df.dtypes)

假设Excel表格example.xlsx中有以下内容：

A B
1 2.30
2 3.14
3 4.50

其输出的结果为：

A      float64
B       object
dtype: object

可以看到，使用dtypes函数查看DataFrame中各列的数据类型时，B列被读成了object类型（即字符串类型），这显然不是我们想要的结果。

原因在于，Excel表格中的数值被存储成浮点型，但是在读取时被读成了字符串类型，这样就不利于进行进一步的运算。

解决方案

那么，如何避免上述问题呢？我们可以在读取Excel表格的时候指定dtype参数，将需要读取的列的数据类型指定为浮点型。

例如，可以使用以下代码进行读取：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'B':float})
print(df.dtypes)

该代码指定了列B的类型为浮点型，输出结果为：

A      float64
B      float64
dtype: object

可以看到，此时B列的数据类型被正确地读取成了float64类型，这样就可避免了前面提到的问题。

除了这种方法之外，还有其他的方法可以解决该问题。例如，在读取Excel表格后，可以使用astype函数将数据类型转换为需要的类型。例如以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')
df['B'] = df['B'].astype(float)
print(df.dtypes)

其中astype(float)表示将B列的数据类型转换为float类型，输出结果和之前相同。

示例说明

为了更好地展示上述解决方法，下面提供两个示例：

示例一：科学计数法被读成字符串

在Excel表格example.xlsx中，A列的第一行为1.66E+11，这是科学计数法表示的数值，如果只是简单地读取表格：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df['A'][0])

输出结果为：

166000000000.0

可以看到，读取出来的数值并不是我们想象中的1.66E+11，而是科学计数法转换成的浮点数。为了避免这种情况，可以在读取表格时明确指定A列的数据类型为float。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'A':float})
print(df['A'][0])

输出结果为：

1.66e+11

可以看到，此时读取的数值是保持了原本的科学计数法表示的。

示例二：字符串被读成字符串

在Excel表格example.xlsx中，B列的第一行为”3.14″，这是一个字符串，如果我们只是简单地读取表格：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df['B'][0])

输出结果为：

3.14

可以看到，读取出来的数值依然是一个字符串。同样地，可以在读取表格时直接将B列的数据类型指定为float。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'B':float})
print(df['B'][0])

输出结果为：

3.14

可以看到，此时读取的数值已经被正确地转换成了浮点型。

总结

本文针对Python读取Excel表格中的数值为字符串或科学计数法的问题，提供了两种解决方法，即在读取表格时指定数据类型或者使用astype进行类型转换。这些方法都可以帮助我们避免在进行数值统计和计算时出现的问题。同时，本文也提供了两个具体的示例说明，希望能对大家有所帮助。

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