Python编程语言学习:如何将excel表格内的科学计数法转为常规数值并全部显示?-阿里云开发者社区

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Python编程语言学习:如何将excel表格内的科学计数法转为常规数值并全部显示?

简介: Python编程语言学习:如何将excel表格内的科学计数法转为常规数值并全部显示?
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输出结果

image.png






实现代码


在Excel表格内,如果数据的数值位数超过11位,将会自动以科学计数法显示。

在Excel表格内,最大处理精度为14位数,如果超过14位数值,分界点的数字四舍六入后,后边的均自动变0!


import pandas as pd

import numpy as np

contents={"name": ['Bob',        'LiSa',                     'Mary',                       'Alan'],

         "ID":   [1,              2,                         ' ',                          None],    # 输出 NaN

         "age":  [np.nan,        28,                           38 ,                          '' ],   # 输出

         "age02":  [14,           26,                           24 ,                          6],

       "born": [pd.NaT,     pd.Timestamp("1990-01-01"),  pd.Timestamp("1980-01-01"),        ''],     # 输出 NaT

         "sex":  ['男',          '女',                        '女',                        None,],   # 输出 None

         "hobbey":['打篮球',     '打羽毛球',                   '打乒乓球',                    '',],   # 输出

         "money":[200.0,                240.0,                   290.0,                     300.0],  # 输出

         "weight":[140.5,                120.8,                 169.4,                      155.6],  # 输出

         "test01":[1,    2.123456789,        3.123456781011126,   4.123456789109999],    # 输出

         "test02":[1,    2.123456789,        3.123456781011126,   4.123456789109999],    # 输出

         }

data_frame = pd.DataFrame(contents)

print('Init-------------------------------')

print(data_frame.dtypes)

print(data_frame)

# 将dataframe格式中的数据类型转为object数据类型

data_frame['test02'] = data_frame['test02'].astype('object')   # 关键字bool,'object'、'category'、str

data_frame['test02'] = data_frame['test02'].apply(str)

data_frame.to_excel("data_demo.xls")

print('after astype-------------------------------')

print(data_frame.dtypes)

print(data_frame)










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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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