pandas在读取excel文件时，会把原来单元格的文本转成<class 'numpy.int64'>格式，请问怎么解决？

当你使用pandas库读取Excel文件时，有时数据会被自动转换为数值类型，如`<class 'numpy.int64'>`，这通常是由于pandas默认将非空字符串视为数字。如果你不想让文本变为数字，可以采取以下几个步骤：

1. **明确数据类型**: 使用`read_excel()`函数的`dtype`参数指定特定列的数据类型。例如：

   df = pd.read_excel('file.xlsx', dtype={'column_name': str})

其中，`column_name`是要保持为字符串的列名。

2. **转换后处理**: 如果某个列原本应为字符串但被误识别为整数，可以在读取后手动将其转换回字符串：

   df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)

3. **设置解析规则**: 使用`pd.to_numeric()`函数，传递`errors='coerce'`参数，这样遇到无法转换为数字的单元格时，它会返回`NaN`而非改变数据类型：

   df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')
   df['column_name'] = df['column_name'].fillna('')  # 或者其他适当的填充值