dataframe以读取excel，遇到字符串类型的数字，为什么会有.0出现

DataFrame在读取Excel文件时，如果某些单元格原本包含的是数值型数据但以文本形式存储，比如包含小数点但并未明确表示为数字格式（如"123.45"），Pandas库会将其识别为字符串类型。当你尝试将这种字符串转换为数值类型（例如整数或浮点数）时，因为它们被视为非标准格式，Pandas会自动在数字后面添加".0"来保留这个小数点，以便后续处理时可以识别它是一个潜在的数值。

这是为了保持数据的原始状态，防止直接转换导致丢失信息。如果你希望去掉".0"并强制转换为数值类型，你可以使用`pd.to_numeric()`函数，并指定`errors='coerce'`参数，这会把无法转换的值设置成`NaN`（Not a Number）。

例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('file.xlsx', converters={'column_name': pd.to_numeric, errors='coerce'})

在这个例子中，'column_name'会被尝试转换为数值，如果遇到".0"结尾的字符串，它将变为`NaN`。