如何在Python中处理Excel里带两个小数点的数字列？

不需要遍历每行数据，直接用pandas原生向量化字符串操作即可，底层为C实现，百万/千万级数据量也可以高效处理。

第一步：读取CSV时指定列类型 #

读取文件时强制将col3设为字符串类型，避免pandas自动解析出错：

import pandas as pd

# 替换为你的实际文件路径
df = pd.read_csv("your_file.csv", dtype={"col3": str})

第二步：根据修正需求选择对应处理方法 #

你可以根据实际需要的正确数值格式选对应方案：

方案1：仅删除第二个小数点，保留所有数字 #

适用于示例1033.000000.0修正后为1033.0000000的场景：

# 方法A：直接切除倒数第二位的小数点，性能最优
df["col3"] = (df["col3"].str[:-2] + df["col3"].str[-1]).astype(float)

# 方法B：正则匹配末尾的小数点替换，可读性更好
df["col3"] = df["col3"].str.replace(r"\.(?=\d$)", "", regex=True).astype(float)

方案2：删除末尾冗余的.0后缀 #

适用于示例1033.000000.0修正后为1033.000000的场景：

df["col3"] = df["col3"].str[:-3].astype(float)

如果修正后的值均为整数，可再追加.astype(int)转为整数类型节省内存。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JohnCena1997