pandas读取excel原本的值

在使用pandas读取Excel文件时，可以使用`pandas`库中的`read_excel()`函数来读取Excel文件的原始值。该函数可以接受Excel文件的路径作为参数，并返回一个包含原始数据的DataFrame对象。

以下是使用pandas读取Excel文件原始值的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('file.xlsx')

# 打印原始数据
print(data)

上述代码中，`read_excel()`函数用于读取名为`file.xlsx`的Excel文件，并将其内容存储在`data`变量中。然后，通过打印`data`变量，可以查看Excel文件的原始值。

相关问题

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

在使用Pandas的`read_excel`函数读取Excel数据时，默认情况下，Pandas会将数值类型的列转换为数值型，可能会影响到某些特定格式的数据，如电话号码、身份证号等。如果你想要保持数据的原始格式不变，特别是对于数字序列有固定长度的情况，比如看起来像是ID的000023457这样的序列，可以采取以下步骤：

1. **指定数据解析器**：`pd.read_excel`有一个`dtype`参数，可以用来指定每个列的数据类型。例如，你可以将这个列定义为字符串类型，这样就不会被自动转换：

   import pandas as pd

   data = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype={'身份证号列': str})

这里将`身份证号列`替换为实际的列名称。

2. **检查数据是否已损坏**：有时候，由于编码问题或其他原因，Excel可能会将原本应为文本的数字误识别为数值。这时可以用`str.isdigit()`检查该列内容是否全为数字，如果是，则说明可能需要调整数据类型：

   if data['身份证号列'].apply(str.isdigit).all():
       data['身份证号列'] = data['身份证号列'].astype(str)

这样，读取后的数据将会以字符串的形式保存000023457这样的格式。

请注意，这种方法仅适用于那些确实不需要进一步计算的纯数字格式，如果后续需要进行数学运算，最好还是将它们转换为适当的数值类型（如整数或浮点数）。

pandas处理excel，append内容时会修改原本excel的格式吗

Pandas在使用`to_excel`函数将DataFrame追加到Excel文件时，默认不会改变原文件的格式。如果你只是简单地使用`append`或者`to_excel`添加数据，它会将DataFrame的内容插入到指定的位置，并保留原表格的样式和格式。

然而，如果追加的列与原始表头不符或者新增了列，可能会引起格式混乱，因为pandas可能无法识别新列应该放在哪里或如何显示。为了避免这种情况，可以在追加数据之前确认数据结构的一致性，或者明确指定`header=False`来禁止写入表头。

如果你希望保持原始文件的精确格式，可以考虑先读取整个Excel文件到一个新的DataFrame中，再添加你需要追加的部分，最后合并后再写回Excel。例如：

# 先读取原始数据
original_df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 追加新的数据
new_df = ...  # 这里是你追加的DataFrame

# 合并原始和新数据
full_df = original_df.append(new_df)

# 再将合并后的数据写回到Excel，指定engine='openpyxl'来保持格式
full_df.to_excel('your_file.xlsx', engine='openpyxl', if_exists='append', index=False)