今天我们主要解决以下实际问题：一份黑名单数据存储在excel中，由于数据量庞大，现需要通过pandas找到某一列的重复数据，处理后再存入到excel中。
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的,主要数据结构为两个类：
DataFrame: 可以理解为表格，类似于Excel的表格 pandas.core.frame.DataFrame
Series: 表示单列。DataFrame包含多个列，即多个Series，每个Series都有名称。pandas.core.series.Series

Pandas所支持的数据类型（dtype）: 
1. float （float64）
2. int （int64，uint64）
3. bool 
4. datetime64[ns]  （2013-01-02）
5. datetime64[ns, tz] 
6. timedelta[ns] 
7. category 
8. object （字符串）
默认的数据类型是int64,float64

以下是原始的excel文件

先查看文件中Series每一列的数据类型

import pandas as pd

# 更改数据类型
def change_data_type():
    print(excel_df.dtypes)

if __name__ == '__main__':
    excel_df = pd.read_excel('E:\zenglingwei\\test\\5.xlsx')
    change_data_type()

我们发现blacklistValue默认是int类型，但我们知道身份证18位，再次存入excel中时后面几位会变成0，所以我们需要对这列进行数据类型转换。主要有两种思路，一种是读取excel时转换，另外一种是读取后转换。

一、读取时全部转换为字符串，dtype='object'或者dtype='str'

import pandas as pd

# 更改数据类型
def change_data_type():
    print(excel_df.dtypes)

if __name__ == '__main__':
    excel_df = pd.read_excel('E:\zenglingwei\\test\\5.xlsx',dtype='object')  # dtype='str'
    change_data_type()

二、读取时指定列转换为字符串，object或者str

# 更改数据类型
def change_data_type():
    print(excel_df.dtypes)

if __name__ == '__main__':
    excel_df = pd.read_excel('E:\zenglingwei\\test\\5.xlsx',dtype = {'blacklistValue' : object,'priority':str})  # dtype='str'
    change_data_type()

三、读取后转换为字符串： astype(str)，不可以使用astype(object)-->存入到excel时还是int类型。

import pandas as pd

# 更改数据类型
def change_data_type():
    excel_df[['blacklistValue','priority']] = excel_df[['blacklistValue','priority']].astype(str)
    print(excel_df.dtypes)
    excel_df.to_excel('excel_to_python.xls',sheet_name='sheet', index=False)

if __name__ == '__main__':
    excel_df = pd.read_excel('E:\zenglingwei\\test\\5.xlsx')  # dtype='str'
    change_data_type()