Python Pandas read_excel，不将整型转换为浮点型

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，read_excel是Pandas库中的一个函数，用于读取Excel文件中的数据并将其转换为DataFrame对象。

read_excel函数的语法如下：

pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, verbose=False, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, convert_float=True, mangle_dupe_cols=True, **kwds)

参数说明：

• io：Excel文件的路径或文件对象。
• sheet_name：要读取的工作表的名称或索引。默认为0，表示第一个工作表。
• header：指定作为列名的行号。默认为0，表示第一行。
• names：用于替换列名的列表。默认为None，使用Excel文件中的列名。
• index_col：用作行索引的列号或列名。默认为None，不使用行索引。
• usecols：要读取的列的列表。默认为None，读取所有列。
• dtype：指定列的数据类型。默认为None，自动推断数据类型。
• converters：用于将列数据转换为特定类型的字典。
• true_values：将被视为True的值的列表。
• false_values：将被视为False的值的列表。
• skiprows：要跳过的行数列表或整数。默认为None，不跳过任何行。
• nrows：要读取的行数。默认为None，读取所有行。
• na_values：将被视为缺失值的值的列表。
• parse_dates：将列解析为日期。默认为False，不解析日期。
• thousands：千位分隔符。
• comment：注释标记。
• skipfooter：要跳过的尾部行数。默认为0，不跳过任何行。
• convert_float：将整型转换为浮点型。默认为True，将整型转换为浮点型。
• mangle_dupe_cols：是否修改重复的列名。默认为True，修改重复的列名。

read_excel函数的返回值是一个DataFrame对象，可以对该对象进行各种数据分析和处理操作。

Pandas库的优势包括：

• 灵活的数据处理能力：Pandas提供了丰富的数据处理和操作函数，可以方便地进行数据清洗、转换、合并、分组等操作。
• 强大的数据分析功能：Pandas支持高效的数据分析和统计计算，可以进行数据聚合、透视表生成、时间序列分析等。
• 与其他库的兼容性：Pandas可以与其他数据分析和可视化库（如NumPy、Matplotlib、Seaborn）无缝集成，提供更强大的数据分析和可视化能力。
• 大数据处理能力：Pandas可以处理大规模数据集，支持数据的分块读取和处理，提高了处理大数据的效率。

read_excel函数的应用场景包括：

• 数据导入和清洗：可以使用read_excel函数将Excel文件中的数据导入到DataFrame中，并进行数据清洗和预处理操作。
• 数据分析和统计：通过读取Excel文件中的数据，可以使用Pandas提供的各种数据分析和统计函数进行数据分析和统计计算。
• 数据可视化：读取Excel文件中的数据后，可以使用Pandas结合Matplotlib等库进行数据可视化，生成图表和报表。

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