将Excel表格的D列和G列转换成数值类型，不保留小数位，python代码实现

可以使用 pandas 库中的 read_excel 方法读取 Excel 表格，然后使用 astype 方法将 D 列和 G 列转换成整数类型，最后使用 round 方法将数值四舍五入到整数。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 将 D 列和 G 列转换成整数类型
df['D'] = df['D'].astype(int)
df['G'] = df['G'].astype(int)

# 将数值四舍五入到整数
df['D'] = df['D'].round()
df['G'] = df['G'].round()

# 输出转换后的表格
print(df)

其中，'example.xlsx' 是要读取的 Excel 表格文件名，可以根据实际情况修改。

相关问题

将Excel表格的D列和G列从文本类型转换成数值类型，不保留小数位，并将结果保存到新的Excel表格中，python代码实现

可以使用 pandas 库来实现这个功能，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取原始 Excel 表格
df = pd.read_excel('原始表格.xlsx')

# 将 D 列和 G 列转换为数值类型，不保留小数位
df['D'] = pd.to_numeric(df['D'], errors='coerce').astype(int)
df['G'] = pd.to_numeric(df['G'], errors='coerce').astype(int)

# 创建新的 Excel 表格并保存
df.to_excel('新表格.xlsx', index=False)

注意，这里的 `errors='coerce'` 参数表示将无法转换为数值类型的文本值转换为 NaN，`astype(int)` 表示将浮点数转换为整数。

将Excel表格的D列和G列从文本类型转换成数值类型，不保留小数位，并将结果保存到新的Excel表格中，多线程执行，python代码实现

您好，这个问题可以通过以下Python代码实现：

import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def convert_to_number(file_path):
    df = pd.read_excel(file_path)
    df['D'] = pd.to_numeric(df['D'], errors='coerce').astype('Int64')
    df['G'] = pd.to_numeric(df['G'], errors='coerce').astype('Int64')
    df = df[['D', 'G']]
    df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

if __name__ == '__main__':
    file_path = 'original_file.xlsx'
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
        executor.submit(convert_to_number, file_path)

这个代码使用了Pandas库来读取Excel文件，并将D列和G列转换成整数类型。然后，它创建了一个新的DataFrame，只包含这两列，并将其保存到新的Excel文件中。最后，它使用多线程来执行这个操作，以提高效率。