为什么pd.read_excel()读取excel单元格数据为空时的数据类型为numpy.float
时间: 2024-04-20 10:24:05 浏览: 63
pd.read_excel()读取Excel单元格数据为空时,默认将其数据类型解释为numpy.float64。这是因为Excel中的单元格可以包含数字、文本和其他数据类型。当单元格为空时,pandas无法确定该单元格应该是什么类型的数据,因此将其解释为浮点数类型。如果需要将空值解释为其他类型,可以通过设置参数na_values来指定。
相关问题
pd.read_excel将‘2008/12/31 21时’读取为numpy的时间类型
可以通过设置`dtype`参数为`datetime64`来将读取的时间字符串转换为numpy的时间类型。具体实现如下:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件,设置日期时间列的数据类型为datetime64
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype={'date_time_column_name': 'datetime64'})
# 打印数据类型
print(df.dtypes)
```
其中,`date_time_column_name`是你Excel文件中的日期时间列名。如果你的日期时间格式不是标准的ISO格式,需要在`read_excel`函数中设置`date_parser`参数来指定解析日期时间的格式。例如:
```python
import pandas as pd
# 定义日期时间解析函数
date_parser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y/%m/%d %H时')
# 读取Excel文件,设置日期时间列的数据类型为datetime64,指定日期时间解析函数
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype={'date_time_column_name': 'datetime64'}, date_parser=date_parser)
# 打印数据类型
print(df.dtypes)
```
其中,`'%Y/%m/%d %H时'`是你的日期时间格式。你需要根据实际情况进行修改。
怎么将pd.read_excel读取的数据整理成类似[[0, 4.2],[1.3]]
可以使用 pandas 库中的 to_numpy() 方法将读取的 Excel 数据转换为 numpy 数组,然后使用 numpy 数组的tolist()方法将其转换为列表,最后对列表进行处理即可。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel('data.xlsx')
data = df.to_numpy().tolist()
result = []
for row in data:
temp = []
for i in range(len(row)):
if pd.isna(row[i]):
break
temp.append(row[i])
result.append(temp)
print(result)
```
其中,data 是读取的 Excel 数据,result 是处理后的结果。