pandas 读取EXCEL对内容不进行四舍五入

Pandas读取Excel文件时，可以使用`dtype`参数来指定每列的数据类型。如果想要保留Excel中数字的精度，可以将相应列的数据类型设置为字符串（`str`）类型，这样读取时就不会对数字进行四舍五入了。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件时，将指定列的数据类型设置为字符串
df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'数字列名称': str})

# 查看读取结果
print(df)

上述代码中，`example.xlsx`是待读取的Excel文件，`数字列名称`是Excel文件中需要保留精度的数字列的列名。通过`dtype`参数将该列的数据类型设置为字符串，读取时就可以保留数字的精度了。

需要注意的是，将数字列的数据类型设置为字符串可能会影响后续的计算和分析，因为字符串类型不能进行数值计算。如果需要进行数值计算，可以在读取数据后将该列的数据类型转换为数值类型。

相关问题

pandas读取excel指定内容

可以使用pandas库中的read_excel函数来读取excel文件中的指定内容。具体操作如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 选择指定内容
selected_data = df.loc[df['column_name'] == 'value']

# 打印结果
print(selected_data)

其中，'example.xlsx'是要读取的excel文件名，'Sheet1'是要读取的工作表名，'column_name'是要选择的列名，'value'是要选择的值。

python通过pandas读取excel文件内容

Python通过Pandas库读取Excel文件的内容非常方便。Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了一个简单易用的API来操作表格数据。以下是使用Pandas读取Excel文件的基本步骤：

1. 首先，你需要安装pandas和openpyxl（如果文件是xlsx格式）或xlrd（如果是xls格式）这两个库。可以使用pip进行安装：

   pip install pandas openpyxl (for xlsx) or xlrd (for xls)

2. 然后，你可以使用`pandas.read_excel()`函数来读取Excel文件。这个函数需要两个参数：文件路径和工作表名称（可选）。例如，如果你的文件名为"data.xlsx"，并且你想读取默认的工作表，代码会像这样：

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

如果你的Excel文件有特定的工作表，比如名为"Sheet1"，则添加`sheet_name='Sheet1'`参数：

   df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

3. 这将返回一个DataFrame对象，这是Pandas用于存储表格数据的主要结构。你可以直接查看数据、对数据进行分析或进一步操作。