pd.read_excel 读取为文本格式

可以使用 `pd.read_excel` 函数的 `dtype` 参数来指定读取为文本格式。具体来说，需要将要读取的列名和对应的数据类型以字典的形式传给 `dtype` 参数。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'列名1': str, '列名2': str})

这样，`列名1` 和 `列名2` 的数据类型就会被读取为字符串类型。如果需要将所有列都读取为文本格式，可以将所有列名和对应数据类型都写入字典中，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'列名1': str, '列名2': str, ...})

相关问题

pd.to_excel 保存为文本格式

你可以通过设置 `engine='openpyxl'` 来将 Pandas 的 DataFrame 保存为文本格式的 Excel 文件。具体而言，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入 Pandas 模块。

import pandas as pd

2. 读取数据，生成 DataFrame。

df = pd.read_csv('data.csv')

3. 将 DataFrame 保存为文本格式的 Excel 文件。

df.to_excel('data.txt', index=False, engine='openpyxl')

在上述代码中，`df.to_excel` 方法的第一个参数是保存文件的路径及文件名，第二个参数 `index=False` 表示不保存索引列，第三个参数 `engine='openpyxl'` 表示使用 openpyxl 引擎保存文件。

pd.read_table 和pd.read_excel 的区别

pd.read_table和pd.read_excel是pandas库中用于读取数据的两个函数。

pd.read_table函数用于从文本文件中读取数据，并将其转换为DataFrame对象。它可以读取以制表符、逗号或其他分隔符分隔的文本文件。默认情况下，它假设文件的第一行是列名，并将其作为DataFrame的列标签。

pd.read_excel函数用于从Excel文件中读取数据，并将其转换为DataFrame对象。它可以读取多个工作表中的数据，并支持各种Excel文件格式，如xls和xlsx。默认情况下，它假设第一行是列名，并将其作为DataFrame的列标签。

两者的区别主要在于读取的文件类型和功能上的差异。pd.read_table适用于读取文本文件，而pd.read_excel适用于读取Excel文件。

如果你有一个以制表符、逗号或其他分隔符分隔的文本文件，你可以使用pd.read_table来读取它。例如：

import pandas as pd

data = pd.read_table('data.txt', sep='\t')  # 以制表符分隔的文本文件

如果你有一个Excel文件，你可以使用pd.read_excel来读取它。例如：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')  # 读取Excel文件

需要注意的是，使用pd.read_excel函数需要安装openpyxl或xlrd等Excel文件处理库。