用numpy将Excel数据类型全部转化成int类型

可以使用pandas和numpy库来实现将Excel数据类型全部转化成int类型的操作。具体步骤如下：

1. 读取Excel文件，将其转换为pandas的DataFrame对象

import pandas as pd
df = pd.read_excel("data.xlsx")

2. 使用numpy的astype()函数将DataFrame中所有列的数据类型转换为int类型

import numpy as np
df = df.astype(np.int)

3. 将转换后的DataFrame对象保存为Excel文件

df.to_excel("data_int.xlsx", index=False)

以上代码将Excel文件中所有的数据类型全部转化成int类型，并将转换后的数据保存为新的Excel文件"data_int.xlsx"。

相关问题

将numpy.ndarray类型数据转化为dataframe格式

可以使用pandas库的DataFrame函数，例如：

import pandas as pd

ndarray_data = np.random.rand(5, 3) # 生成一个随机的numpy array
df = pd.DataFrame(ndarray_data, columns=['A', 'B', 'C']) # 将numpy array转换为dataframe
print(df)

输出：
A B C
0 0.034172 0.415044 0.795499
1 0.429000 0.501114 0.656532
2 0.031028 0.644795 0.271582
3 0.336033 0.242444 0.679747
4 0.139240 0.379066 0.261338

将numpy.ndarray类型的数据写入excel表

可以使用`pandas`库将`numpy.ndarray`类型的数据写入Excel表格。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个numpy.ndarray类型的数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将数据转换为pandas的DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame写入Excel表格
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先创建了一个`numpy.ndarray`类型的数据，然后将其转换为`pandas`的`DataFrame`。最后，使用`to_excel`函数将DataFrame写入名为"output.xlsx"的Excel表格中。`index=False`表示不将索引列写入Excel文件。

你可以根据自己的需求修改代码，例如自定义列名、写入特定的工作表等。