pandas存入excel的值6216698100003466837和excel显示的不一样

这个问题可能与 Excel 的数字精度有关。Excel 中的数字精度有限，因此当您尝试将较大或较小的数字存储到 Excel 中时，Excel 可能会显示不正确的数字。

为了解决这个问题，您可以将 pandas 中的数字转换为文本，然后将其存储到 Excel 中。例如，您可以使用 `astype(str)` 将 DataFrame 或 Series 中的数字转换为字符串类型，然后将其保存到 Excel 文件中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'number': [6216698100003466837]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数字转换为字符串类型
df['number'] = df['number'].astype(str)

# 保存到 Excel 文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

当您在 Excel 中打开此文件时，将会看到正确的数字。

相关问题

pandas存入excel的值和excel显示的不一样

这种情况通常是由于Excel的格式不匹配导致的。

可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 检查Excel中单元格的格式是否与pandas中的数据类型匹配。例如，如果pandas中的数据类型为datetime，但Excel中的单元格格式为文本，则日期可能会以不同的格式显示。

2. 在使用pandas的to_excel()方法将数据存入Excel时，添加参数engine='openpyxl'。这可以使用Openpyxl引擎将数据存入Excel，可能会更好地保留数据格式。

3. 在Excel中打开数据文件后，选择整个工作表并将其格式化为文本格式。这将确保所有单元格都以纯文本格式显示，从而避免数据格式不匹配的问题。

希望这些方法能够帮助你解决问题。