为什么python把xlsx文件转换成csv文件的时候，会把整数转换成浮点数.0的形式

Python在处理Excel (xlsx) 文件时，特别是当它读取到包含数字的数据时，可能会将整数转换为浮点数，这是因为Excel默认保存数值数据为浮点类型，即使是看起来像是整数的部分。当你使用像`pandas`库中的`read_excel`函数读取数据并写入CSV时，如果原始Excel文件中的数字表示为带小数点的格式（例如，即使小数部分为零），`pandas`会将其识别为浮点数。

另外，即使原始数据在Excel中是以整数形式存储的，`pandas`也倾向于保留这种类型的灵活性，以防在后续操作中需要处理非整数值。如果你想保持整数不变，可以在将数据写入CSV之前，对DataFrame进行类型检查和转换：

import pandas as pd

# 读取excel
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 确保数值列是整数类型
df[df.select_dtypes(include=['number']).columns] = df[df.select_dtypes(include=['number']).columns].astype(int)

# 写入csv
df.to_csv('output.csv', index=False)

相关问题

如何在Python中编写脚本，将xls/xlsx文件转换为csv格式，同时处理多种数据类型并保留原始格式？

在处理Excel文件到CSV的转换时，一个重要的方面是确保各种数据类型得到正确处理，并尽可能保留原始文件的格式。Python提供了多种库来实现这一功能，比如`xlrd`、`xlwt`和`openpyxl`。根据辅助资料《Python脚本快速转换xls/xlsx为csv》，我们可以采用以下两种方法：

参考资源链接：[Python脚本快速转换xls/xlsx为csv](https://wenku.csdn.net/doc/645ca4fa59284630339a3dc9?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，使用`xlrd`和`xlwt`库进行转换。`xlrd`能够读取xls文件并获取工作表中的单元格值，而`xlwt`可以将这些值写入csv文件。在转换过程中，需要特别注意数据类型的转换，比如将日期格式的单元格转换为`YYYY-MM-DD`格式的字符串，处理数字和浮点数，以及确保文本格式的一致性。

其次，使用`openpyxl`库也可以实现类似的功能，它支持xlsx格式，并且与`csv`库结合可以生成CSV文件。`openpyxl`允许更细致地处理单元格内容，例如保留单元格的格式和样式。此外，它还能够读取复杂的Excel特性，如公式和图表，并在转换过程中保留这些特性。

在编写转换脚本时，应当注意以下几点：
1. 确定源文件的格式（xls或xlsx），并选择合适的库进行读取。
2. 读取文件时，遍历工作表中的每个单元格，并根据单元格的数据类型进行适当的转换。
3. 将处理后的数据写入CSV文件时，使用适当的分隔符（通常是逗号），并确保正确处理字段内的特殊字符。
4. 如果使用`openpyxl`，可以利用其API来处理文件中的特定格式和样式。

例如，一个简单的使用`xlrd`和`xlwt`的脚本可能包含以下步骤：

- 使用`xlrd`打开xls文件，获取工作表和单元格数据。
- 遍历工作表中的所有行和列，将单元格的值转换为字符串。
- 使用`xlwt`创建一个新文件，并将转换后的数据写入。
- 确保数据类型被正确处理，如日期格式化、数字格式化等。

对于`openpyxl`，步骤类似，但是需要使用`openpyxl`来读取和写入数据。

完成脚本编写后，你可以通过命令行运行它，如：

python convert_xls_to_csv.py input.xls

或者对于xlsx文件：

python convert_xlsx_to_csv.py input.xlsx

根据你的具体需求，选择合适的库和方法来实现文件格式的转换。如果需要深入理解这些库的功能和使用方法，建议阅读《Python脚本快速转换xls/xlsx为csv》中的相关章节，以获得更全面的指导。

参考资源链接：[Python脚本快速转换xls/xlsx为csv](https://wenku.csdn.net/doc/645ca4fa59284630339a3dc9?spm=1055.2569.3001.10343)

在Python中，如何编写脚本将xls和xlsx文件有效地转换为csv格式，同时确保能够处理数字、日期等多样的数据类型并尽可能保留原始格式？

要解决这个挑战，你可以采用Python中的`xlrd`和`xlwt`库，或者`openpyxl`库来处理不同格式的Excel文件并转换为csv。对于xls文件，`xlrd`可以读取数据类型，`xlwt`可以写入csv文件并尽可能保留数据格式。`xlrd`提供了多种数据类型的读取功能，`xlwt`则支持设置单元格样式，从而帮助你尽可能保持原始数据的外观。以下是基于`xlrd`和`xlwt`实现转换的一个简要步骤：（步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略）

参考资源链接：[Python脚本快速转换xls/xlsx为csv](https://wenku.csdn.net/doc/645ca4fa59284630339a3dc9?spm=1055.2569.3001.10343)

对于xlsx文件，`openpyxl`提供了更全面的功能。它不仅可以读取和写入单元格数据，还可以处理更复杂的数据结构，如公式、数据验证等。以下是使用`openpyxl`将xlsx文件转换为csv格式的示例步骤：（步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略）
在编写脚本时，要考虑到数据类型转换的准确性，以及对于日期、数字等特殊格式的正确处理。例如，对于日期类型的数据，你可能需要使用`xlrd`或`openpyxl`中的日期解析功能，然后使用`csv`模块写入时转换为标准格式（如YYYY-MM-DD）。对于数字，同样需要检查原始格式，并在输出到csv时统一为一种标准格式（如整数或保留两位小数的浮点数）。
完成脚本编写后，记得在不同类型的xls和xlsx文件上进行测试，确保脚本能够处理各种复杂情况。最终，你可以通过命令行参数或交互式输入来接收文件路径，并执行转换操作。
为了更深入地了解如何使用这些库，我推荐阅读《Python脚本快速转换xls/xlsx为csv》。这本书详细介绍了如何使用上述库来处理Excel文件，并提供了两种不同的实现方法。通过学习这些方法，你将能够掌握将不同格式的电子表格文件转换为csv格式的技术，以及如何处理转换过程中可能遇到的各种数据类型问题。

参考资源链接：[Python脚本快速转换xls/xlsx为csv](https://wenku.csdn.net/doc/645ca4fa59284630339a3dc9?spm=1055.2569.3001.10343)