如何修改Pandas中Excel列的读取解析，保留Test Code完整内容？

问题根源 #

Excel中「Test Code」列被设置为日期格式，Pandas读取时会自动将其解析为日期类型，导致原本的XX10.X/XX12.X格式被错误转换，丢失了点后的关键信息。

解决方案 #

方法一：读取时指定列转换规则

使用read_excel的converters参数，强制将「Test Code」列按字符串读取：

import os
import pandas as pd

file = "H2020_TRI-HP_T6.2_PropaneIceFaultTests_v1"
folder = r"J:\Downloads"  # 加r避免路径转义字符报错
file_path = os.path.join(folder, file + ".xlsx")

# 指定Test Code列以字符串形式读取
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name="NF10", converters={"Test Code": str})
print(df["Test Code"])

方法二：强制指定列数据类型

如果确定「Test Code」列全为文本内容，可直接用dtype参数指定类型：

df = pd.read_excel(file_path, sheet_name="NF10", dtype={"Test Code": str})

方法三：直接读取单元格原始文本（备用方案）

若上述方法无效，可借助openpyxl直接读取Excel单元格的原始显示文本（需先安装：pip install openpyxl）：

import os
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

file = "H2020_TRI-HP_T6.2_PropaneIceFaultTests_v1"
folder = r"J:\Downloads"
file_path = os.path.join(folder, file + ".xlsx")

wb = load_workbook(file_path, data_only=False)  # data_only=False读取单元格显示的文本
ws = wb["NF10"]

# 假设「Test Code」是第1列（A列），从第2行开始是数据（跳过表头）
test_codes = [cell.value for cell in ws["A"][1:]]
df = pd.DataFrame({"Test Code": test_codes})
print(df["Test Code"])

后续筛选操作 #

获取完整格式的「Test Code」列后，即可正常进行筛选，比如筛选符合XX10.X/XX12.X格式的条目：

# 筛选格式为XX10.X/XX12.X的条目
filtered_df = df[df["Test Code"].str.match(r"[A-Z]{2}\d{2}\.\d")]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Francisco Santoro