pandas导出Excel表格,银行卡号、身份证号无法正常显示的问题,该怎么解决?

简介: pandas导出Excel表格,银行卡号、身份证号无法正常显示的问题,该怎么解决?

这个问题已经被人问了不下五遍了, 可见这样的问题,也是大家在工作中经常碰到的。

所以不管怎么样子,我今天找出了一种方法,解决了这个问题。

image.png

如果说我们有下面这样一个数据源,当我们导入python进行数据处理后,如果不进行任何处理,会出现什么情况呢?注:编号和身份证列,在Excel中已经是文本类型了。

image.png

如果说读取不做任何处理,导出不做任何处理,会出现什么样子的情况呢?


import pandas as pd
df = pd.read_excel("info.xlsx")
df


结果如下:

image.png

image.png


这就尴尬了!如果我的数据源中存在这里的列,你去python中跑了一遍,还把我的原始数据给弄得非正常显示了,这不是很无语吗?



这样肯定不行呀,出现了这种问题应该怎么解决呢?


首先看看将这样的数据,读取到python中,怎么正常显示。


import pandas as pd
# converters参数,可以指定读取某些列为指定数据类型;
df = pd.read_excel("info.xlsx",converters={"身份证":str,"编号":str})
df


结果如下:

image.png

通过上图可以发现,数据已经正常读取了。此时,我想导出到excel中的数据,也不出现格式显示问题,应该怎么做呢?


df["编号"] = df["编号"].apply(lambda x: "\t" + x)
df["身份证"] = df["身份证"].apply(lambda x: "\t" + x)
df.to_csv("info2.csv",encoding="gbk")
df.to_excel("info2.xlsx",encoding="gbk")


蹬 蹬 蹬 蹬,你没看错就是这么简单,在每个数据前面加一个制表符\t即可。其实你也可以在数据前面加一个英文状态下的单引号',但是只有加了制表符后,导出excel后,显示的结果是最好的。

image.png

现在我们来看看最终的结果:



相关文章
|
11月前
|
Python
Excel中如何批量重命名工作表与将每个工作表导出到单独Excel文件
本文介绍了如何在Excel中使用VBA批量重命名工作表、根据单元格内容修改颜色,以及将工作表导出为独立文件的方法。同时提供了Python实现导出工作表的代码示例,适用于自动化处理Excel文档。
|
编解码 数据挖掘 开发者
Pandas数据导出:CSV文件
Pandas是Python中强大的数据分析库,提供了灵活的数据结构如DataFrame和Series。通过`to_csv()`函数可轻松将数据保存为CSV文件。本文介绍了基本用法、常见问题(如编码、索引、分隔符等)及解决方案,并涵盖大文件处理和报错解决方法,帮助用户高效导出数据。
1764 83
|
数据可视化 数据处理 Python
使用Pandas实现Excel中的数据透视表功能
本文介绍了如何使用Python的Pandas库实现Excel中的数据透视表功能,包括环境准备、创建模拟销售数据、代码实现及输出等步骤。通过具体示例展示了按地区和销售员汇总销售额的不同方法,如求和、平均值、最大值等,帮助读者掌握Pandas在数据处理上的强大能力。
626 12
|
数据格式 UED
记录一次NPOI库导出Excel遇到的小问题解决方案
【11月更文挑战第16天】本文记录了使用 NPOI 库导出 Excel 过程中遇到的三个主要问题及其解决方案:单元格数据格式错误、日期格式不正确以及合并单元格边框缺失。通过自定义单元格样式、设置数据格式和手动添加边框,有效解决了这些问题,提升了导出文件的质量和用户体验。
1161 3
|
前端开发
实现Excel文件和其他文件导出为压缩包,并导入
实现Excel文件和其他文件导出为压缩包,并导入
385 1
|
存储 Java API
Java实现导出多个excel表打包到zip文件中,供客户端另存为窗口下载
Java实现导出多个excel表打包到zip文件中,供客户端另存为窗口下载
1147 4
|
Java API Apache
|
8月前
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
588 0
|
8月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
705 0
|
10月前
|
存储 数据采集 数据处理
Pandas与NumPy:Python数据处理的双剑合璧
Pandas与NumPy是Python数据科学的核心工具。NumPy以高效的多维数组支持数值计算,适用于大规模矩阵运算;Pandas则提供灵活的DataFrame结构,擅长处理表格型数据与缺失值。二者在性能与功能上各具优势,协同构建现代数据分析的技术基石。
748 0