python读取excel怎么防止自动转成int

在使用 openpyxl 库读取 Excel 文件时，有时候会出现自动将单元格的值转换为整数的情况。为了防止这种情况发生，可以在读取单元格的时候，指定 `data_only=True` 参数，这样就可以避免公式自动计算和数据类型自动转换的问题。以下是一个示例代码：

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook("example.xlsx", data_only=True)

# 选择工作表
worksheet = workbook.active

# 读取单元格的字符串值
cell_value = str(worksheet.cell(row=1, column=1).value)
print(cell_value)

在上面的代码中，`data_only=True` 参数指定了只读取单元格中的数据，不包括公式和函数，从而避免了数据类型自动转换的问题。

相关问题

python 读取excel数据后自动加上.0

在使用Python读取Excel文件时，有时会出现自动在数字后面添加.0的情况。这是因为Excel中的数字被存储为浮点数，而Python读取Excel文件时将其解释为浮点数格式。

要避免这种情况，可以使用`openpyxl`库中的`cell.number_format`属性来判断单元格中的数据是否为数值类型，并根据需要进行转换。以下是一个示例代码：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 获取第一个工作表
worksheet = workbook.active

# 遍历所有单元格
for row in worksheet.iter_rows(values_only=True):
    for cell in row:
        # 判断单元格中的数据是否为数值类型
        if isinstance(cell, (int, float)):
            # 如果是数值类型，则转换为整数或浮点数格式
            if cell.is_integer():
                cell = int(cell)
            else:
                cell = float(cell)
        print(cell)

在上面的代码中，我们首先使用`openpyxl`库的`load_workbook()`函数打开Excel文件，并使用`active`属性获取第一个工作表。然后，我们使用`iter_rows()`函数遍历所有单元格，并使用`values_only=True`参数获取单元格的值。接下来，我们使用`isinstance()`函数判断单元格中的数据是否为数值类型。如果是数值类型，则使用`is_integer()`函数判断是否为整数，如果是整数，则使用`int()`函数进行转换，否则使用`float()`函数进行转换。最后，我们打印转换后的数据。

注意，这种方法仅适用于使用`openpyxl`库读取Excel文件的情况，如果使用其他库进行读取，则需要相应修改代码。

用python将excel转换成dbc

要将Excel文件转换为DBC文件，你需要使用一些第三方库来读取Excel文件并将其转换为DBC格式。下面是一个使用Python的例子。

首先，你需要安装以下两个库：

1. xlrd：用于读取Excel文件。
2. cantools：用于转换为DBC文件。

你可以使用以下命令来安装它们：

pip install xlrd cantools

接下来，你可以使用以下示例代码将Excel文件转换为DBC文件：

import xlrd
import cantools

# 读取Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 创建一个 CAN 数据库对象
db = cantools.database.Database()

# 设置数据库名称和版本号
db.add_attribute('name', 'Example')
db.add_attribute('version', '1.0')

# 解析工作表中的每一行数据，添加到 CAN 数据库对象中
for row in range(worksheet.nrows):
    message_id = worksheet.cell_value(row, 0)
    message_name = worksheet.cell_value(row, 1)
    message_length = worksheet.cell_value(row, 2)
    message_signals = worksheet.cell_value(row, 3)

    message = cantools.database.Message(
        message_name,
        message_id,
        length=int(message_length),
        signals=message_signals.split(', ')
    )

    db.add_message(message)

# 将 CAN 数据库对象保存为 DBC 文件
with open('example.dbc', 'w') as fout:
    fout.write(db.as_dbc_string())

在上面的示例中，我们首先使用`xlrd`库读取Excel文件（这里假设文件名为`example.xlsx`），然后使用`cantools`库创建一个空的 CAN 数据库对象。接下来，我们解析Excel文件中的每一行数据，并将其添加到 CAN 数据库对象中。最后，我们使用`as_dbc_string()`方法将 CAN 数据库对象转换为 DBC 格式，并将其保存到一个文件中（这里假设文件名为`example.dbc`）。

请注意，本示例仅用于说明如何使用Python将Excel文件转换为DBC文件。实际情况下，你需要根据Excel文件的结构和内容进行适当的修改。