pandas 读取excel文件时 如何更改数据类型

你可以使用 pandas.read_excel() 方法，并通过 dtype 参数设置需要更改的列的数据类型。例如，如果你想将某一列从 float64 类型转换为 int32 类型，可以像这样写：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('file.xlsx', dtype={'column_name': 'int32'})

其中，`file.xlsx` 是要读取的 Excel 文件名，`column_name` 是你要更改数据类型的列名，`int32` 是你希望将其转换成的数据类型。你可以根据需要设置多个列的数据类型。

相关问题

pandas读取excel文件将时间类型转换为时间戳

可以使用pandas的to_datetime函数将时间类型转换为时间戳。

假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件，其中包含一个名为time的时间列。

首先，我们需要使用pandas的read_excel函数读取Excel文件。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

读取后，我们可以使用dtypes属性查看每个列的数据类型。

print(df.dtypes)

输出：

time    datetime64[ns]
value            int64
dtype: object

我们可以看到，时间列已经被解析为datetime64类型。

如果我们需要将时间列的类型转换为时间戳，可以使用to_datetime函数。

df['time'] = pd.to_datetime(df['time']).astype(int) // 10**9

这里，我们首先使用to_datetime函数将时间列转换为datetime64类型，然后使用astype函数将其转换为整数类型，并将其除以10的9次方（1秒）以获得时间戳。

现在，我们可以使用dtypes属性再次检查数据类型。

print(df.dtypes)

输出：

time     int64
value    int64
dtype: object

现在，时间列已经被转换为int64类型的时间戳。

pandas读取excel的nan，数据类型是float，怎么处理为空

在使用pandas读取Excel文件时，如果数据中包含NaN值，并且这些NaN值的数据类型是float，可以通过以下几种方法处理这些NaN值为空：

1. 使用`fillna()`函数：
可以使用`fillna()`函数将NaN值替换为空字符串或其他指定的值。例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_excel('file.xlsx')
   df = df.fillna('')

这将会把DataFrame中所有的NaN值替换为空字符串。

2. 使用`replace()`函数：
也可以使用`replace()`函数来替换NaN值。例如：

   df = df.replace({np.nan: ''})

这同样会将所有的NaN值替换为空字符串。

3. 在读取Excel时直接处理：
在调用`read_excel()`函数时，可以使用参数`na_values`来指定哪些值应该被视为NaN，然后结合`keep_default_na=False`来确保这些值被正确识别和处理。例如：

   df = pd.read_excel('file.xlsx', na_values=['NA'], keep_default_na=False)
   df = df.fillna('')

这样，在读取Excel文件时就将'NA'视为NaN，并在之后将其替换为空字符串。

4. 转换数据类型：
如果需要将整个列的数据类型从float转换为object（字符串），可以先将NaN值填充为空字符串，然后再转换数据类型。例如：

   df['column'] = df['column'].fillna('').astype(str)

这会将指定列中的NaN值替换为空字符串，并将该列的数据类型转换为字符串。

以上方法可以根据具体需求选择使用，以达到将Excel中的NaN值处理为空的目的。