pandas read\u excel:nan值强制将同一列中的其他值转换为浮点值

假设我要读取以下Excel文件:

我想要什么 是一个简单的解决方案(最好是一行),可以读取excel,以便将日期转换为 str (或至少 int ),空白值为 nan 或 nat 或者任何可以通过 pd.isnull

如果我使用 df = pd.read_excel(file_path) ,我得到的是

df
Out[8]: 
              001002.XY  600123.AB  123456.YZ   555555.GO
ipo_date     20100203.0   20150605        NaN  20090501.0
delist_date         NaN   20170801        NaN         NaN

因此,熊猫将空白细胞识别为 NaN float64 ,即使它们旨在 str公司 或 整数 编辑 :如果列,例如列 [1] 楠 s、 那么其他值就不会被强制 float . 然而,在我的情况下,大多数专栏都有 delist_date 空白,因为大多数股票都有上市日期,但尚未退市。)

据我所知,我试过 dtype=str 关键字arg,它给了我

df
Out[10]: 
            001002.XY 600123.AB 123456.YZ 555555.GO
ipo_date     20100203  20150605       nan  20090501
delist_date       nan  20170801       nan       nan

看起来不错?没错,日期是现在 str公司 ,但有一件事很荒谬,那就是 楠 s现在变成文字字符串!例如。

df.iloc[1, 0]
Out[12]: 
'nan'

这让我不得不添加一些奇怪的东西,比如 df.replace 过后

我没有尝试 converters 因为它需要逐列指定数据类型,而我使用的实际excel文件是一个很长的电子表格(大约3k列)。我也不想在excel中转换电子表格。

有人能帮忙吗?提前谢谢。