Python：使用 Pandas 从 excel 转换为 CSV 时保持前导零

Question

我有一个要插入数据库的excel表。我写了一个 python 脚本，它接受一个 excel 文件，将其转换为 CSV，然后将其插入到数据库中。问题是 Excel 工作表包含邮政编码，不幸的是删除了前导零。

这是我读取excel表并将其放入csv的代码：

def excel_to_csv():
    xlsx = pd.read_excel(excel_path + fileName + '.xlsx')
    xlsx.to_csv(csv_file, encoding='utf-8', index=False, na_rep=None, quoting=csv.QUOTE_NONE)


excel_to_csv()

然后我使用此代码将其插入到数据库中：

with open(csv_file, 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=',', quoting=csv.QUOTE_NONE)
    next(reader)
    for row in reader:
        cur.execute(
            "INSERT INTO table (foo1, foo2, zipcode, foo3) VALUES (%s, %s, %s, %s); ",
            row
        )

conn.commit()

当我从 excel 转换后打印出我的 csv 时，我得到了这个结果：

foo1,foo2,zipcode,foo3
353453452,DATA,37,CITY
463464356,DATA,2364,CITY

excel 文件中的邮政编码单元格被转换为文本，因此它保留前导零，但是当我将 excel 文件转换为 csv 时，如何保留前导零？

Answer 1

从文档：

dtype：类型名称或列的字典 -> 类型，默认无
数据或列的数据类型。例如 {'a': np.float64, 'b': np.int32} 使用 object 来保存存储在 Excel 中的数据，而不是解释 dtype。如果指定了转换器，它们将被应用于 dtype 转换的 INSTEAD。
0.20.0 版中的新功能。

因此，您可以pd.read_excel通过将dtype-kwarg设置为来判断不解释数据object：

xlsx = pd.read_excel(excel_path + fileName + '.xlsx', dtype='object')