python pandas 读取excel数据时，如何保留000023457数据原格式

在Pandas中读取Excel文件时，如果想要保持数值数据如'000023457'的原始格式（即数值而非文本），你需要确保数据是以数值类型存储，而不是直接作为字符串读入。以下是如何操作的：

1. 使用`pandas.read_excel()`函数读取数据时，可以指定`dtype`参数：

   import pandas as pd

   df = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype={'your_column': int})  # 将目标列的数据类型设置为整数(int)

这里`'your_column'`应替换为你实际要处理的列名。

2. 如果列原本是字符串，但其中包含的是数值，你可以先使用`pd.to_numeric()`函数尝试转换：

   df['your_column'] = pd.to_numeric(df['your_column'], errors='coerce')  # 尝试转换，错误则设为NaN
   df = df[pd.to_numeric(df['your_column'], errors='coerce').notnull()]  # 然后过滤出非空值

这样做之后，数据通常会被保留为数值格式，不会像字符串那样自动去掉前导零。不过，如果原始Excel文件就是以文本形式存储的数字，且含有非数字字符，`to_numeric()`可能会遇到问题，这时你可能需要预处理数据。