python办公自动化 -- pandas数据分析专栏
使用数据分析的强大模块pandas的
read_excel()函数读取excel表格
是非常方便实用的
但是，时不时也会遇到读取左起带0的数字
例如001、000333222等
我们希望read_excel()读取后还是原来的样子
不要省去了左边的0
平时读取左边带0的数字
下图excel表格A列的单元格格式是文本格式的，这点很重要！
然后输入带0数字如下所示：
使用read_excel()读取，不设置dtype参数，结果如下：
左边0没有被读取
>>> df.dtypes
a int64
函数read_excel()默认会自动识别数据列，将其转为最适合的数据类型int。
下面，我们加上参数dtype=str，强制将所有列作为字符串格式读取
结果如上所示，读取了左起带0的数字。
或者像下面这样设置参数，也是可以读取了左起带0的数字。
>>> df = pd.read_excel('e:/1.xlsx',dtype=object)
或者>>> df = pd.read_excel('e:/1.xlsx',converters={'a':str}) 这里a是表格中标题的列名称
如果有很多个列或者只需指定的列，也可以这样设置：
>>> zd = {x:str for x in df.columns}
>>> df = pd.read_excel('e:/1.xlsx',converters=zd)
这里zd使用了字典解析式，df.columns可以换成指定列名称组成的列表等序列。当然，也可以如下设置，指定某些列转为指定的数据类型：
>>> zd = {'a':str} 或者 zd = {'a':str, 'd':np.int32}
>>> df = pd.read_excel('e:/1.xlsx',dtype=zd)
以上方法，都可以将左边带0的数字读取出来。
但是，我们遇到了一种情况，即使使用上面的任何一种方法，都无法将左边带0的数字使用read_excel()读取出来。
这又是什么情况呢？
奇怪的左边带0数字
我们看下面的表格左边带0数字
>>> df = pd.read_excel('e:/1.xlsx',dtype=str)
设置参数，强制所有列都是字符串格式
但是，读取后前2个数字被去掉了0，
第3个数字则保留了左边的0，这是啥情况呢？
为什么设置了参数不起作用呢？
其实，原因就出在表格的单元格格式！
前2个带0数字，其单元格格式是自定义的，且格式类型被自定义为0000格式，即单元格占4个字符，不足字符位数左边补0。
尽管第3个数字也设定了0000格式，但是由于其之前是文本格式，当再被设置为0000格式时，无法自动转为0000格式，其单元格左上角有1个灰色的三角，表明其还是文本格式的。当鼠标双击它，才会转为0000格式。
而上面的2个数字，是将单元格设置0000格式后，才输入的数字，所以，在输入时自动就成为0000格式。这种自定义格式的单元格，使用read_excel()和设置参数，无法将其左边的0读取！
如何读取这种奇怪的左边带0数字？
在表格中，将0000格式的数据单元格设置为文本格式，可行吗？
没效果！当将这些数据列设为文本格式后，左边0都消失了！
办法1：将0000格式的数据拷贝到记事本，在记事本中都是带0的数字。之后，将表格中的0000格式数据设置为文本格式，之后，将记事本中的带0数字拷贝粘贴到表格之中，就成为文本格式的带0数字了。
效果：可行！之后，再用read_excel()进行读取带0数字。
办法2：直接读取数据，之后使用str.rjust()函数补齐左边的0
效果：可行。如下所示。但是，当带0数字的位数不一致的时候，这种方法就不行了。下面例子假设所有数字都是4位的，不足位数，左边补齐0。
办法3：将表格文件保存为csv格式，之后使用read_csv()函数读取
效果：可行。通用办法！如下所示。后面必须设置参数dtype。
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作者 | 小白
来源 | 原创
编辑 | 白领服务工作室
