python强制类型转换astype

在进行将多个表的数据合并到一个表后，发现输出到EXCEL表的数据发生错误，数值型数据末尾都变成了0。这是因为excel数据超过11位,自动以科学计数法显示,其最大处理精度为15位,超过15位,以后数字自动变0。找了一些解决方法，发现用.astype('数据类型')还是挺方便的。我在输出时，将数值型的数据（int)转化成了字符串(str)。

使用方法：

• df.astype('数据类型')                        #改变整个df的数据类型
• df['列名'].astype('数据类型')              #仅改变某一列的数据类型

先来个没有使用astype转换的输出结果：

可以看到 订单号 和 转单号码 都以科学计数法显示。其中订单号为18位，超过15位的显示为0。转单号码为12位，数值正确。

 插入 num=num.astype('str')这行代码，将数据转为str，输出如下：

全部代码如下：

#清洗台运货态表
import pandas as pd
import os
file=os.listdir(r'C:\Users\Administrator\Desktop\货态数据清洗\台运联翘状态表')[0]#读取指定文件夹下的第一个表名
sheets=['香港','泰国','台灣']
D=[]
E=[]
for x in sheets:
	data=pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/货态数据清洗/台运联翘状态表/'+file,sheet_name=x)
	data.rename(columns={'訂單號':'订单号','轉單號碼':'转单号码','狀態':'状态'},inplace=True)
	d=data[['订单号','转单号码','状态']]
	#len(d)输出d的行数
	#d.shape[0]#求行数
	#d.shape[1]#求列数
	d['地区']=x
	d.astype('object')
	D.append(d)
num=pd.concat(D,axis=0)#合并list表D中的元素
num=num.astype('str')#将整个dataframe都转换为str类型
# num['订单号']=num['订单号'].astype('str')
# num['转单号码']=num['转单号码'].astype('str')
print(num.info())
num.to_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\货态数据清洗\台运状态汇总.xlsx',index=False)

除了用astype进行类型转换，也可以自定义函数来批量修改数据类型（通过int（），str()等直接转换)。还可以用Pandas的一些辅助函数(如to_numeric()、to_datetime())。知乎上也有人做了详细的描述，感谢作者。链接如下：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35287822