我太懂这种抓狂的感觉了——明明指定了要读成字符串，结果带E的编码还是被转成了一串乱七八糟的长数字，完全没法用。咱们一步步把这个问题解决掉：

首先先揪出你代码里的一个小bug：你把dtype和parse_dates参数写到pd.read_excel的括号外面了！这直接导致这些设置根本没生效，这也是你的配置不起作用的核心原因之一。不过就算修正了这个，有时候dtype参数对这类"疑似科学计数法"的内容还是不太靠谱，咱们用更稳妥的方案来处理：

最靠谱的解决方案：用converters参数强制转字符串 #

converters参数是在读取每个单元格的第一时间就把内容转成字符串，跳过pandas的自动类型推断，从根源上避免科学计数法的转换。给你修正后的完整代码：

import pandas as pd

# 文件路径
2025_data = '/content/drive/MyDrive/Data Cleaning/2025-10 Data Checking/2025_data.xlsx'

# 读取所有sheet，重点用converters指定列类型
df_25_dict = pd.read_excel(
    2025_data,
    sheet_name=None,
    converters={
        'bg_code': str,
        'tranx_date_year': str,
        'journal_number': str,
        'journal_line_number': str,
        'prj_code': str
    },
    parse_dates=['tranx_date', 'entry_date']
)

# 遍历sheet查看信息，顺便验证bg_code的类型
for sheet_name, df in df_25_dict.items():
    print(f"Sheet: {sheet_name}")
    print(df.shape)
    print(df.columns)
    # 加两行验证代码，确认bg_code的类型和原始内容
    print(f"bg_code列数据类型: {df['bg_code'].dtype}")
    print(f"bg_code示例值: {df['bg_code'].head().tolist()}")

原理说明 #

dtype参数是pandas先把单元格内容解析成它认为的类型（比如把2004E205当成科学计数法转成浮点数），再转成字符串——这时候已经晚了，转出来的是长数字字符串。而converters是在解析前直接把单元格内容转成字符串，完美保留原始的2004E205格式。

双重保险：先把Excel列设置为文本格式 #

如果上面的方法还是偶尔出问题，那大概率是Excel本身搞的鬼：如果bg_code列在Excel里是"数字"格式，就算你输入的是2004E205，Excel会偷偷把它转成科学计数法存储。这时候你需要：

• 打开Excel文件，选中bg_code整列
• 右键选择「设置单元格格式」，在弹出窗口里选「文本」
• 保存文件后再用上面的代码读取，就能彻底杜绝这个问题

最后再唠叨一句 #

如果你用的是.xlsx格式的文件，确保pandas默认用的是openpyxl引擎（现在pandas对xlsx默认就是这个）；如果是老的.xls格式，用xlrd引擎就行——不管哪种，converters参数都能稳定生效。按这个方法来，你的bg_code肯定能原封不动读成字符串！