将指定excel中文本格式转成数字

请按照以下步骤将指定Excel中的文本格式转换为数字格式：

1. 选中需要转换格式的单元格或单元格区域。

2. 点击“数据”选项卡，选择“文本转列”。

3. 在弹出的“文本向列向导”对话框中，选择“固定宽度”，并点击“下一步”。

4. 在“数据预览”区域中，勾选需要转换的文本列，并根据需要调整分隔符位置，然后点击“下一步”。

5. 在“列数据格式”中选择“文本”，并点击“完成”。

6. 选中转换后的数字列，点击“开始”选项卡中的“数字”下拉菜单，选择需要的数字格式即可。

以上是将指定Excel中文本格式转换为数字格式的简单步骤。

相关问题

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

### 回答1：
好的，根据您的要求，我将回答您提出的问题。关于将 Excel 中的数字文本格式转换为浮点数并保留原有有效数字的 Python 代码，您可以使用 pandas 库中的 to_numeric() 函数来实现。

具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 将文本格式数字转换为浮点数
df['your_column'] = pd.to_numeric(df['your_column'], errors='coerce')
# 这里的 'your_column' 表示你需要转换的列名，可以根据实际文件进行修改

# 打印结果
print(df)

解释一下代码的含义：

首先，我们使用 pandas 库中的 read_excel() 函数读取 Excel 文件。然后，使用 to_numeric() 函数将我们需要转换的列名为 'your_column' 的文本格式数字转换为浮点数。

其中，to_numeric() 函数中的 errors 参数指定了出现无法转换的错误时的处理方式，这里使用了 'coerce'，表示将无法转换的值设置为 NaN（缺失值）。

最后，我们使用 print() 函数打印转换后的结果。

需要注意的是，如果您的 Excel 文件中包含大量数据，执行转换可能会需要一些时间。

希望这个回答对您有帮助，如果有任何问题或需要进一步的解释，请随时告诉我。

### 回答2：
在Python中，我们可以使用`pandas`库中的`read_excel`方法来读取Excel文件，并使用`apply`方法结合`to_numeric`函数将文本格式的数字转换为浮点型，同时保留原有的有效数字。接下来，我将提供一段Python代码示例来详细介绍这个过程。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('input.xlsx')

# 定义一个函数，用于将文本格式数字转换为浮点型并保留有效数字
def convert_to_float(text):
    # 尝试将文本转换为浮点型
    try:
        # 使用to_numeric函数将文本转换为浮点型
        value = pd.to_numeric(text)
        # 将浮点型格式化为字符串，保留原有有效数字的位数
        formatted_value = '{:.{}f}'.format(value, len(text) - len(str(int(value))))
        return float(formatted_value)
    # 如果转换失败，则返回原始文本
    except:
        return text

# 使用apply方法将数据框中的所有元素应用于自定义函数
converted_data = data.applymap(convert_to_float)

# 将转换后的数据保存到新的Excel文件中
converted_data.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这段代码中，我们首先使用`pd.read_excel`方法读取Excel文件，将数据储存在名为`data`的数据框中。然后，我们定义了一个名为`convert_to_float`的自定义函数，用于将文本格式数字转换为浮点型并保留原有的有效数字。

在这个函数中，我们使用`pd.to_numeric`函数将文本转换为浮点型，并使用`'{:.{}f}'.format()`来格式化浮点数的字符串表示，保留原有有效数字的位数。接着，我们将转换后的值返回为浮点型。

接下来，我们使用`applymap`方法将自定义函数应用于数据框中的所有元素。这将返回一个新的数据框`converted_data`，其中包含转换后的浮点型数据。

最后，我们使用`to_excel`方法将`converted_data`保存到一个新的Excel文件`output.xlsx`中。通过指定`index=False`，我们可以避免将行索引作为额外的列保存。

### 回答3：
要将Excel中的文本格式数字转换为浮点型，并保留原有的有效数字，我们可以使用Python的`float`函数来实现。

首先，我们需要使用`openpyxl`库来读取Excel文件，并获取需要转换的单元格的值。可以使用`load_workbook`函数打开Excel文件，并使用`active`属性获取活动工作表。

接下来，我们可以使用`cell.value`属性获取单元格的值。由于Excel中的文本格式数字在Python中会被当作字符串处理，所以我们需要使用`strip`方法去除字符串中的空格和其他不必要的字符。

然后，我们可以使用`float`函数将文本格式数字转换为浮点型。这将自动去除字符串中的非数字字符，并将其转换为浮点型数值。

最后，我们可以通过将新的浮点数值赋值回原来的单元格来保存转换后的结果。使用`cell.value = new_value`即可完成赋值操作。注意要使用`save`方法将更改保存到原始Excel文件。

下面是一个示例代码：

from openpyxl import load_workbook

def convert_text_to_float(file_path, sheet_name, cell_address):
    workbook = load_workbook(file_path)
    sheet = workbook[sheet_name]
    
    cell = sheet[cell_address]
    text_value = cell.value.strip()
    new_value = float(text_value)
    
    cell.value = new_value
    workbook.save(file_path)

# 使用示例
convert_text_to_float('example.xlsx', 'Sheet1', 'A1')

在这个示例中，我们打开名为`example.xlsx`的Excel文件，将`Sheet1`工作表中`A1`单元格的文本格式数字转换为浮点型，并将结果保存回原始文件。请根据实际需求修改`file_path`、`sheet_name`和`cell_address`参数。

excel中多行数字多行汉字交叉pandas怎么实现读出数字，读出汉字

如果Excel表格中存在多行数字和多行汉字交叉的情况，可以使用Pandas库中的read_excel()函数进行读取。默认情况下，Pandas会将所有数字读取为浮点数，将所有文本读取为字符串。

例如，如果我们有以下的Excel表格：

| 列1 | 列2 | 列3 |
| --- | --- | --- |
| 1 | A | 2 |
| B | 2 | C |
| 3 | D | 4 |

我们可以使用如下代码读取：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')
print(df)

输出结果为：

   列1 列2  列3
0   1  A   2
1   B  2   C
2   3  D   4

可以看到，Pandas将所有数字读取为浮点数，将所有文本读取为字符串。

如果我们需要将数字和文本分别读取出来，可以使用Pandas库中的converters参数来自定义转换函数。例如，我们可以编写一个函数，将所有非数字字符替换为空字符串，然后将结果转换为浮点数：

import pandas as pd

def clean_number(x):
    if isinstance(x, str):
        x = x.replace(',', '')  # 去掉逗号分隔符
        x = ''.join(filter(str.isdigit, x))  # 只保留数字
    return float(x) if x else None

df = pd.read_excel('data.xlsx', converters={'列1': clean_number, '列3': clean_number})
print(df)

输出结果为：

    列1 列2   列3
0  1.0  A  2.0
1  NaN  2  NaN
2  3.0  D  4.0

以上代码中，我们使用了isinstance()函数来判断单元格中的值是否为字符串类型，然后使用replace()函数和filter()函数来去掉逗号分隔符和非数字字符。最后，我们将结果转换为浮点数并返回。在read_excel()函数中，我们使用了converters参数来指定需要使用的转换函数，其中'列1'和'列3'是需要处理的列的名称。这样，就可以将数字和文本分别读取出来了。