pandas读取excel强制读取str

你可以使用pandas的`read_excel`函数来读取Excel文件，并通过`dtype`参数指定数据类型为字符串（str）。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype=str)

在这个例子中，`your_file.xlsx`是你要读取的Excel文件的路径。通过将`dtype`参数设置为`str`，pandas将会强制将所有数据读取为字符串类型。

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相关问题

pandas读取excel为str

你可以使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件，并指定数据类型为字符串。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 打印数据框
print(df)

在read_excel函数中，使用dtype参数将所有列的数据类型指定为字符串。这将确保所有数据都以字符串格式读取。

pandas读取excel文件参数

pandas读取excel文件的参数有以下几个：

- `io`：文件名、URL或类文件对象，支持的文件格式包括xls、xlsx、xlsm、xlsb、odf、ods、odt、htm、html。
- `sheet_name`：要读取的工作表名称或索引。默认值是0，即第一个工作表。
- `header`：指定表头所在行数，默认为0，表示第一行为表头。如果没有表头，则设置为None。
- `names`：用于替换表头的列表，如果header=None，则需要设置。
- `index_col`：用作行索引的列编号或列名，如果不需要行索引，则设置为None。
- `usecols`：需要读取的列，可以是列编号或列名称。默认为None，表示读取所有列。
- `dtype`：指定列的数据类型。如果不指定，则会自动推断数据类型。
- `na_values`：指定要识别为缺失值的值。
- `skiprows`：跳过指定的行数。
- `nrows`：读取的行数。
- `skipfooter`：从文件底部跳过指定行数。
- `engine`：指定使用的解析引擎，可选值有'xlrd'、'openpyxl'、'odf'，默认为'xlrd'。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, usecols=[0, 1, 2], dtype=str)