如何在读取excel数据时，不自动转换整数为浮点数

在使用pandas的`read_excel()`函数读取Excel数据时，默认情况下，某些数字列可能会被转换为浮点数。如果你想避免这种自动类型转换，可以在读取时设置`dtype`参数，明确指定每列的数据类型。例如，如果你确定某列应该是整数，你可以将其标记为`int`类型。以下是具体的代码示例：

import pandas as pd

def read_excel_without_float_conversion(file_path, numeric_columns=None):
    if numeric_columns is None:
        numeric_columns = [col for col in pd.read_excel(file_path, nrows=0).columns if pd.api.types.is_numeric_dtype(pd.read_excel(file_path, nrows=0)[col])]
    
    data = pd.read_excel(file_path, dtype={col: int if pd.api.types.is_integer_dtype(col_type) else col_type for col, col_type in zip(numeric_columns, pd.read_excel(file_path, dtypes=str).dtypes)})
    return data

file_path = 'your_excel_file.xlsx'  # 替换为你要读取的Excel文件路径
data = read_excel_without_float_conversion(file_path)

在这个例子中，我们首先读取Excel文件的部分数据（通常是一行或几行）来找出哪些列是数字类型的。然后，我们在`read_excel()`函数中设置了`dtype`参数，对于每一列，如果是整数类型，我们指定为`int`；如果不是，则使用原始的数据类型。