导出到 excel 文件时如何抑制 pandas DF 中的科学记数法？

Question

我需要将一个数据框导出到一个带有大自然数的 excel 文件中，例如 1234567890123456789，并且 excel 文件中的输出应该是一个数字（而不是字符串）。

我找到了很多抑制科学记数法的解决方案，但这些解决方案使用字符串而不是数字，或者您需要使用带小数的数字，例如 0.00001（我只需要使用自然数，不是小数）。

有什么方法可以做我需要的吗？

以防万一，我是这样管理数据的：

# Reading:
excel_file = pd.ExcelFile(filename_in)
# I read some data frames like this:
df = pd.read_excel(excel_file, sheet)
# I perform operations with the data frames

# Exporting to excel (.xlsx):
excel_writer = pd.ExcelWriter(filename_out, engine='xlsxwriter')

# I do this with all the data frames:
df.to_excel(excel_writer, sheet_name=sheet, index=False)

# After all the changes:
excel_writer.save()

Answer 1

像 1234567890123456789 这样的整数太大，Excel 无法处理。

Excel 中的数字存储为IEEE 754 Doubles，其（一般）精度为 15 位。因此，如果您将 1234567890123456789 粘贴到 Excel 中，它将以文件格式存储为 1.2345678901234501E+18 并根据格式显示为 1234567890123450000。

因此，简而言之，您将无法在 Excel 中存储这样的数字而不会丢失精度或不将它们存储为字符串（因此建议您在其他地方看到）。

对于更一般的问题，这里有一个将数据框输出的数字格式设置为 Excel 的示例：

import pandas as pd

# Create a Pandas dataframe from some data.
df = pd.DataFrame({'Numbers':    [0.001112, 0.002224, 0.003335, 0.004547]})

# Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
writer = pd.ExcelWriter("pandas_column_formats.xlsx", engine='xlsxwriter')

# Convert the dataframe to an XlsxWriter Excel object.
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

# Get the xlsxwriter workbook and worksheet objects.
workbook  = writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet1']

# Add a number format.
format1 = workbook.add_format({'num_format': '0.00000'})

# Set the column width and format.
worksheet.set_column(1, 1, 18, format1)

# Close the Pandas Excel writer and output the Excel file.
writer.save()

输出：