在 Excel 中查看时，pandas to_excel() 方法强制对 int64 列使用科学记数法

Posted 2023-03-25

【中文标题】在 Excel 中查看时，pandas to_excel() 方法强制对 int64 列使用科学记数法

【英文标题】：pandas to_excel() method forces scientific notation on int64 columns when viewed in Excel

【发布时间】：2018-11-06 01:06:20

【问题描述】：

我正在使用此代码将数据框保存到 excel：

    writer = pd.ExcelWriter(self.file_name, engine='openpyxl')
    writer.book = workbook
    writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in workbook.worksheets)
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, columns=columns, header=True, index=False, startrow=11, startcol=0)
    writer.save()

不幸的是，任何具有大 int64 dtype 的列都看起来像这样：

在 Pandas 中，我通过执行以下操作来抑制科学记数法：

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.f' % x) 
pd.set_option('display.precision', 0)

所以当我打印数据框时，int64 列看起来像这样：

我尝试将列转换为 str 类型，如下所示：

    def convert_int_cols_to_str(df):
        dtypes = df.dtypes
        for col, dtype in dtypes.iteritems():
            if dtype == 'int64':
                df[col] = df[col].astype(str)

在此应用后，这些列的 dtypes 显示为 object 而不是 int64，但在 Excel 中仍以科学记数法显示。 任何有关如何避免这种情况的想法将不胜感激！

以下是我正在使用的相关包的版本：

openpyxl==2.5.9
pandas==0.20.3

【参考方案1】：

哇对不起大家。原来我在脚本中的错误点应用了 dtype 转换。我上面描述的方法实际上可以完美地抑制 Excel 中 int64 列的科学记数法。我会留下这个问题，以防它帮助其他人。

【讨论】：

pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.f' % x) pd.set_option('display.precision', 0)这两行可以和import语句放在一起。实际上我在很多列中都面临这个问题，但是我的列都是 float 和 NaN 的组合，所以我无法转换为 int64