使用Pandas读取Excel文件将特定列转成str格式方法汇总

读取Excel文件并确保列为字符串类型

正确的方法是使用 pd.read_excel 函数，并指定 dtype 或 converters 参数来确保特定列的数据类型为字符串。

使用 dtype 参数

import pandas as pd# 读取Excel文件，并确保'some_column'列为字符串类型
df = pd.read_excel('table.xlsx', dtype={'some_column': str})

使用 converters 参数

import pandas as pd# 读取Excel文件，并使用转换器将'some_column'列转换为字符串类型
df = pd.read_excel('table.xlsx', converters={'some_column': str})

读取Excel文件的正确拼写

以下是几种使用方法，包含了不同的参数配置：

import pandas as pd# 读取Excel文件，并确保所有列都为字符串类型
df = pd.read_excel('table.xlsx', dtype=str)# 读取Excel文件，并确保特定列为字符串类型
df = pd.read_excel('table.xlsx', dtype={'some_column': str})# 读取Excel文件，并使用转换器将特定列转换为字符串类型
df = pd.read_excel('table.xlsx', converters={'some_column': str})# 读取Excel文件后，将特定列转换为字符串类型
df = pd.read_excel('table.xlsx')
df['some_column'] = df['some_column'].astype(str)

示例：读取Excel文件并过滤包含特定值的行

以下代码示例，展示了如何读取Excel文件，确保特定列为字符串类型，并过滤包含特定值的行：

import pandas as pd# 读取Excel文件，并确保'some_column'列为字符串类型
df = pd.read_excel('table.xlsx', dtype={'some_column': str})# 设置要查找的值
check_value = 'your_check_value'# 过滤包含特定值的行
filtered_df = df[df['some_column'].str.contains(check_value, na=False)]# 打印过滤后的DataFrame
print(filtered_df)

详细解释

1. 读取Excel文件：

   • pd.read_excel('table.xlsx', dtype={'some_column': str})：读取Excel文件，并将 some_column 列的数据类型设置为字符串。
   • pd.read_excel('table.xlsx', converters={'some_column': str})：读取Excel文件，并使用转换器将 some_column 列的数据类型转换为字符串。
   • df['some_column'] = df['some_column'].astype(str)：在读取Excel文件后，将 some_column 列的数据类型转换为字符串。

2. 过滤包含特定值的行：

   • df[df['some_column'].str.contains(check_value, na=False)]：过滤DataFrame，返回 some_column 列包含 check_value 的所有行。na=False 用于处理缺失值，避免它们导致错误。