如何避免Python Pandas读取Excel时将字符串转为datetime类型？

问题根源 #

pd.read_excel()的dtype参数有时无法完全覆盖自动类型推断——尤其是当Excel单元格本身是日期格式时，pandas会优先解析为datetime类型，哪怕你指定了dtype=str。

可行解决方法 #

1. 关闭自动日期解析 #

直接设置parse_dates=False，彻底阻止pandas识别日期格式：

df = pd.read_excel(file, dtype=str, parse_dates=False)

2. 使用converters强制转换为字符串 #

converters参数优先级高于自动类型推断，可针对所有列或指定列强制转为字符串：

• 针对所有列：

# 先获取工作表的列名
sheet = pd.ExcelFile(file).parse(pd.ExcelFile(file).sheet_names[0])
df = pd.read_excel(file, converters={col: str for col in sheet.columns})

• 针对特定列（比如第一列，假设列名为col_0）：

df = pd.read_excel(file, converters={'col_0': str})

3. 读取后强制转换 #

如果上述方法无效，可在读取完成后将目标列转为字符串：

df = pd.read_excel(file)
df['目标列名'] = df['目标列名'].astype(str)

4. 检查Excel单元格格式 #

确保Excel中第一行的目标单元格格式设置为文本而非日期格式。若Excel本身存储的是日期类型，pandas读取时更容易触发自动解析。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者InetVMart Indonesia