python pd读excel 科学计数法

2024年1月26日发(作者：)

Python Pandas 读取 Excel 中的科学计数法

在数据分析过程中，经常需要使用 Python Pandas 库来读取 Excel 文件。当 Excel 文件中的数据使用科学计数法表示时，Pandas 默认的读取方式可能会出现问题。本文介绍了如何使用 Python Pandas 库读取 Excel 文件中的科学计数法表示的数据。下面是本店铺为大家精心编写的4篇《Python Pandas 读取

Excel 中的科学计数法》，供大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

《Python Pandas 读取 Excel 中的科学计数法》篇1

在数据分析过程中，我们经常需要使用 Python Pandas 库来读取 Excel 文件。但是，当 Excel 文件中的数据使用科学计数法表示时，Pandas 默认的读取方式可能会出现问题。

例如，假设我们有一个包含科学计数法表示数字的 Excel 文件，如下所示:

| A | B |

|---------|---------|

| 1.234e+05 | 5.678e-02 |

| 2.345e+03 | 7.890e-01 |

| 3.456e-02 | 9.012e+02 |

当我们使用 Pandas 库中的 read_excel 方法读取该文件时，Pandas 会默认将这些科学计数法表示的数字转换为普通数字，导致数据错误。

为了解决这个问题，我们可以使用 Pandas 库中的 to_numeric

方法将这些科学计数法表示的数字转换为正确的数字。具体方法如下:

首先，使用 read_excel 方法读取 Excel 文件，并将 A 和 B 列转换为字符串类型:

```python

import pandas as pd

df = _excel("", header=None,

names=["A", "B"])

```

然后，使用 to_numeric 方法将 A 和 B 列中的科学计数法表示的数字转换为正确的数字:

```python

df["A"] = df["A"].apply(lambda x: float(e("e",

"E")))

df["B"] = df["B"].apply(lambda x: float(e("e",

"E")))

```

其中，replace 方法用于将字符串中的"e"替换为"E",以便将科学计数法表示的数字转换为正确的数字。

《Python Pandas 读取 Excel 中的科学计数法》篇2

要在 Python Pandas 中读取 Excel 中的科学计数法，你需要首先安装 pandas 库。安装方法如下：

```bash

pip install pandas

```

安装完成后，你可以使用以下代码来读取 Excel 文件并将其中的科学计数法转换为普通数字：

```python

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件

file_path = "your_file_" # 替换为你的 Excel 文件路径

df = _excel(file_path)

# 将科学计数法转换为普通数字

def convert_scientific_notation(x):

if isinstance(x, (float, int)):

if x < 0:

return -x

else:

return x

else:

raise TypeError("Unsupported type {}".format(type(x)))

# 应用转换函数

df = (convert_scientific_notation)

# 保存转换后的 Excel 文件

_excel("output_file_", index=False) # 替换为想要的输出文件路径

```

这段代码首先安装了 pandas 库，然后使用 `_excel()`

函数读取 Excel 文件。接下来，我们定义了一个名为

`convert_scientific_notation` 的函数，用于将科学计数法转换为普通数字。最后，我们使用 `()` 函数将转换函数应用到数据框的每个元素上，然后使用 `_excel()` 函数将转换后的数据保存到新的 Excel 文件中。

《Python Pandas 读取 Excel 中的科学计数法》篇3

在使用 Python Pandas 读取 Excel 文件时，如果 Excel 中存在科学计数法表示的数字，Pandas 会默认将其转换为普通数字类型。

这可能会导致一些问题，例如在计算时出现误差。为了解决这个问题，可以使用 Pandas 的 `read_excel()` 函数的 `convert_

scientific_notation=True` 参数，将科学计数法表示的数字转换回原来的形式。

下面是一个示例代码，演示如何使用 Pandas 读取 Excel 文件中的科学计数法数字:

``` python

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件，使用 convert_scientific_notation=True

参数将科学计数法数字转换回原来的形式

df = _excel("",

convert_scientific_notation=True)

# 打印 Excel 文件中的数据，可以看到科学计数法数字已经被转换为普通数字类型

print(df)

```

在上面的代码中，`` 是要读取的 Excel 文件的文件名。使用 `convert_scientific_notation=True` 参数将科学计数法数字转换为普通数字类型，并将结果保存到变量 `df` 中。最后，使用 `print()` 函数打印 Excel 文件中的数据，可以看到科学计数

法数字已经被转换为普通数字类型。

《Python Pandas 读取 Excel 中的科学计数法》篇4

Python Pandas 可以轻松地读取 Excel 文件中的科学计数法。在 Pandas 中，可以使用 `read_excel` 函数读取 Excel 文件并将其转换为 DataFrame 对象。以下是一个示例代码，演示如何使用

Pandas 读取 Excel 文件并将其中的科学计数法转换为普通数字:

``` python

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件

df = _excel("file_", header=None,

index_col=None)

# 将科学计数法转换为普通数字

df = (lambda x: ().replace("e",

"").replace("+", "").replace("-", ""), axis=0)

# 将转换后的 DataFrame 保存为 Excel 文件

_excel("file_", index=False)

```

在上面的代码中，`read_excel` 函数的参数 `header` 和

`index_col` 分别表示是否读取行索引和列索引。由于我们需要读取

的是 Excel 文件中的数据，因此这两个参数都设置为 `None`。

在读取 Excel 文件后，我们使用 `apply` 函数将科学计数法转换为普通数字。在这个函数中，我们使用了字符串替换的方法，将科学计数法中的 `e`、`+` 和 `-` 替换为空字符串，从而将科学计数法转换为普通数字。

最后，我们使用 `to_excel` 函数将转换后的 DataFrame 保存为 Excel 文件，其中 `index` 参数设置为 `False`,表示不保存行索引。