py处理excle导出数据 区分str int double 以及是否为空

你可以使用Python中的pandas库来读取excel文件中的数据，并对数据类型和空值进行处理。以下是一个简单的示例：

首先，安装pandas库：

pip install pandas

然后，导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，使用pandas的read_excel函数读取excel文件中的数据：

df = pd.read_excel("path/to/file.xlsx")

其中，"path/to/file.xlsx"是excel文件的路径。

接着，使用pandas的fillna函数将空值填充为NaN：

df.fillna(value=pd.np.nan, inplace=True)

如果你想将空值填充为其他值，可以将"value"参数设置为所需的值。

接下来，使用pandas的apply函数对每一列数据进行处理，并判断数据类型和空值：

def check_type(val):
    if pd.isna(val):
        return "NA"
    elif isinstance(val, str):
        return "str"
    elif isinstance(val, int):
        return "int"
    elif isinstance(val, float):
        return "double"
    else:
        return "unknown"

col_types = df.apply(lambda x: x.apply(check_type))

其中，check_type函数用于判断每个单元格的类型和空值情况。apply函数用于对每一列数据进行处理，并返回一个新的DataFrame，其中包含每个单元格的类型和空值情况。

最后，你可以将新的DataFrame保存到一个新的excel文件中：

col_types.to_excel("path/to/new/file.xlsx", index=False)

其中，"path/to/new/file.xlsx"是要保存的新excel文件的路径，"index=False"表示不保存行索引。

希望这个示例可以帮助你区分字符串、整数、浮点数和空值，并将数据保存到新的excel文件中。