将excel中文本格式数字转换为浮点型时保留原有有效数字的python代码及详细介绍

对于将Excel中的中文本格式数字转换为浮点型，并保留原有有效数字的Python代码，可以使用pandas库中的read_excel函数来读取Excel文件，并且利用apply函数将每个单元格的内容进行转换。以下是代码示例：

import pandas as pd

def convert_number(cell):
    # 如果单元格内容为NaN，则返回NaN
    if pd.isna(cell):
        return pd.NaT
    else:
        # 获取单元格中原有的有效数字字符串
        num_str = ''.join(filter(lambda x: x.isdigit() or x == '.', str(cell)))
        # 将有效数字字符串转换为浮点型，保留原有精度
        try:
            return round(float(num_str), len(num_str.split('.')[-1]))
        except ValueError:
            # 如果转换失败，返回NaN
            return pd.NaT
        
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 对每个单元格应用转换函数
df = df.applymap(convert_number)

在上述代码中，先定义了一个名为convert_number的函数，作为单元格内容转换的具体实现。该函数首先判断单元格内容是否为NaN，如果是，则直接返回pd.NaT；否则，使用filter函数筛选出字符串中的所有数字和小数点字符，并使用join函数将其组合成有效数字字符串。接着，尝试将有效数字字符串转换为浮点型，并且利用split函数获取小数点后的位数，进而使用round函数保留原有精度。如果转换失败，则返回pd.NaT。

接下来，使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件，将每个单元格的内容都应用上述转换函数，并保存到一个新的DataFrame中。最终，可使用to_excel函数将新的DataFrame保存为Excel文件。

需要注意的是，上述代码仅适用于中文本格式的数字（例如，一千二百三十四），而对于其他格式（例如，1,234），可能需要稍微修改一下转换函数的实现，以满足不同的需求。