将Excel加载到Python中时，数值数据类型更改为float

在Python中，我们经常需要将从Excel中获取的数据加载到Python中进行处理和分析。然而，在这个过程中，会发现一些原本是整数类型的数据，在加载到Python中后，数据类型会变成float类型，这可能会对数据分析和计算带来不必要的困扰。

为什么会发生数据类型变化？

在Excel中，整数和浮点数都是“数值”类型的一种。而在Python中，整数和浮点数是不同的数据类型。当我们使用pandas库中的read_excel函数来加载Excel数据时，pandas会尝试将所有的数值类型数据都解释成浮点类型。这种解释是出于对数据精度和数值范围的考虑，确保数据的准确性和完整性。

如何避免数据类型变化？

如果你确定你的Excel中的数据只包含整数类型，而你需要保留整数类型，那么可以在使用read_excel函数时，设置参数dtype为int。这将强制pandas将所有的数值类型数据解释成整数类型。

import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'column_name': int})

另外，如果你需要更多的精度和范围控制，可以使用numpy库中的特殊数值类型，例如numpy.int32，numpy.int64等。

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'column_name': np.int32})

如何处理已经变为浮点数的数据？

如果你已经将Excel中的数据加载到了Python中，而其中的整数类型数据已经变成了浮点数类型，那么可以将其强制转换回整数类型。可以使用pandas中的astype函数，将浮点数类型数据转换为整数类型。

df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)

总结

在将Excel加载到Python中时，数值类型数据可能会变为浮点数类型。为了避免这种情况，可以在使用read_excel函数时，设置参数dtype为int，或使用numpy库中的特殊数值类型。如果已经变成了浮点数类型，可以使用astype函数进行强制类型转换。