Python导入excel报错invalid literal for int()with base 10

当你使用 Pandas 库导入 Excel 文件时，Pandas 会尝试将 Excel 文件中的每个单元格的值转换为一个 Pandas 支持的数据类型。如果某个单元格包含了非数字字符，而 Pandas 尝试将其转换为整数类型，则会报出 "invalid literal for int() with base 10" 错误。

解决此错误的方法之一是在读取 Excel 文件时指定数据类型。例如，如果你知道 Excel 文件中的所有列都应该是字符串类型，则可以在读取文件时指定列的数据类型：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件，指定数据类型
df = pd.read_excel('file_path.xlsx', dtype=str)

# 打印 DataFrame
print(df)

在这个例子中，我们将 `dtype` 参数设置为 "str"，这将导致 Pandas 将 Excel 文件中的所有数据都转换为字符串类型。这样，即使某个单元格包含了非数字字符，Pandas 也不会尝试将其转换为整数类型。

如果你知道 Excel 文件中的某些列应该是整数类型，则可以在读取文件时指定这些列的数据类型。例如，假设你要将第一列和第三列转换为整数类型：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件，指定数据类型
df = pd.read_excel('file_path.xlsx', dtype={'列名1': int, '列名3': int})

# 打印 DataFrame
print(df)

在这个例子中，我们将 `dtype` 参数设置为一个字典，其中键是列名，值是该列的数据类型。这将导致 Pandas 将 Excel 文件中的指定列转换为整数类型，而不会尝试将非数字字符转换为整数类型。