CSV文件中存在很长的数字时，如果直接将其转换为Excel格式xlsx，后面的几位数字变成0，用Python处理

当CSV文件中存在很长的数字时，如果直接将其转换为Excel格式（xlsx），会遇到两个问题：一是可能会自动将数字转换成科学计数法；二是可能会出现末尾0被截断的情况。这是因为Excel默认对单元格进行了格式化处理，而这种格式化处理有时并不符合我们的需求。

下面介绍几种在代码中解决这些问题的方法：

1. 使用pandas库

pandas是Python中一个非常常用的数据处理库，其中就包含了读写CSV、Excel等常见文件格式的功能，并且可以方便地进行数据处理，比如对数字进行精度控制等。使用pandas库读取CSV文件、修改数据后再保存为Excel文件，可以避免上述问题。具体代码如下：
 

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('test.csv')

# 修改数字格式，保留10位小数
df['numbers'] = df['numbers'].apply(lambda x: format(x, '.10f'))

# 保存为Excel文件
df.to_excel('test.xlsx', index=False)

上述代码中，首先使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件，然后使用apply()函数对每一个数字进行格式转换，最后使用to_excel()函数将处理后的数据保存为Excel文件。通过设置index参数为False，可以去除Excel文件中默认的行索引。

1. 使用openpyxl库

openpyxl是Python中一个用于读写Excel文件的库，可以在代码中进行单元格格式设置。使用openpyxl库读取CSV文件、创建Excel文件、设置单元格格式，最后将数据按照需要写入Excel文件即可。具体代码如下：
 

import csv
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import numbers

# 读取CSV文件
with open('test.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = [row for row in reader]

# 创建Excel工作簿和工作表
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 将CSV文件中的数据写入Excel文件
for row in data:
    ws.append(row)

# 设置单元格格式
for row in ws.iter_rows():
    for cell in row:
        if isinstance(cell.value, (float, int)):
            cell.number_format = numbers.FORMAT_NUMBER_00

# 保存Excel文件
wb.save('test.xlsx')

上述代码中，首先使用csv库读取CSV文件，然后使用openpyxl库创建Excel工作簿和工作表，并将CSV文件中的数据逐行写入Excel文件。最后，使用迭代器对每一个单元格进行类型判断，如果是数字则设置其格式为保留两位小数，然后使用save()函数将处理后的Excel文件保存。

以上两种方法都可以解决CSV转Excel时出现的数字精度问题，具体选择哪种方法取决于具体应用场景和个人偏好。