pandas 写入excel并取消一列的科学计数法

可以使用 `pandas.DataFrame.to_excel()` 方法将 DataFrame 写入 Excel 文件中。如果要取消一列的科学计数法，可以在写入文件前将该列转换为字符串格式并设置 `float_format` 参数来解决。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1000000, 2000000, 3000000], 'B': [1.23, 4.56, 7.89]})

# 将列 A 转换为字符串格式
df['A'] = df['A'].astype(str)

# 设置 float_format 参数来取消科学计数法
float_format = lambda x: '%.0f' % x
df.to_excel('output.xlsx', float_format=float_format, index=False)

在上面的代码中，我们首先将列 A 转换为字符串格式。然后我们定义了一个 `float_format` 函数，该函数将浮点数格式化为不带小数点和科学计数法的整数格式。最后，我们使用 `to_excel()` 方法将 DataFrame 写入 Excel 文件中，并设置 `float_format` 参数来取消科学计数法。注意，我们还将 `index` 参数设置为 False，以便在写入文件时不包含索引列。

相关问题

如何在使用Pandas将数据写入Excel文件时避免数据以科学计数法呈现？

当你使用Python的Pandas库将数据写入Excel文件时，有时会遇到数值以科学计数法的形式保存。为了避免这种情况，可以设置`to_excel`函数的一些参数。具体操作如下：

1. 使用`to_excel`方法，传入你要保存的Excel文件路径，并指定`float_format`参数。这个参数接受一个函数，用于格式化浮点数，例如：

import pandas as pd

df.to_excel('output.xlsx', float_format='%.2f')

这里`.2f`表示保留两位小数。

2. 或者，如果你不想手动指定每个单元格的格式，可以在创建DataFrame时，对于所有需要保留原样展示的小数列，先转换它们的数据类型，比如`int`或`str`，然后再写入Excel。这适用于不需要精度的数字列。

df['numeric_column'] = df['numeric_column'].astype(int) # 将整数列转为整型
df.to_excel('output.xlsx')

通过以上方法，你可以控制Excel文件中数值的显示格式。

python 读取excel 科学计数法

在 Python 中，你可以使用 `pandas` 库来读取 Excel 文件，并保留科学计数法的格式。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype=str)

# 打印 DataFrame
print(data)

在这个例子中，我们使用 `read_excel()` 函数来读取 Excel 文件，并将 `dtype` 参数设置为字符串类型（`str`）。这样做可以确保科学计数法的格式被保留，而不会被自动转换为浮点数。

运行这段代码会将 Excel 文件的内容以 DataFrame 的形式打印出来。你可以根据需要进一步处理或输出数据。如果你想将数据以其他方式保存，例如写入另一个 Excel 文件，你可以使用 `to_excel()` 函数。

data.to_excel('output_file.xlsx', index=False)

这样就可以将 DataFrame 中的数据保存到一个新的 Excel 文件中。请注意，`index=False` 参数用于禁止保存索引列。