不知何故,根据您的数据,您需要能够确定每个字段中的数据类型。
如果您的数据在每一列中具有相同的数据类型,则可以执行以下操作:
# 5 columns: text, integer, float, float, date in YYYY-MM-DD format
import datetime
def date_conv(s):
return datetime.datetime.strptime(s, "%Y-%m-%d")
converters = (str.strip, int, float, float, date_conv)
# use int if you want to check that it is an int.
# xlwt will convert the int to float anyway.
...
for rowi, row in enumerate(sourceCSV):
for coli, value in enumerate(row):
ws.write(rowi, coli, converters[coli](value))
其他可能性:
(1) 吸着看的方法:
def float_if_possible(strg):
try:
return float(strg)
except ValueError:
return strg
...
ws.write(rowi, coli, float_if_possible(value))
(2)分析方法:
您需要仔细编写挑剔的正则表达式来分析您的文本,并且您需要以适当的顺序应用它们。
对于浮点数,请考虑:
float_const_pattern = r"""
[+-]? # optional sign
(?:
(?: \d* \. \d+ ) # .1 .12 .123 etc 9.1 etc 98.1 etc
|
(?: \d+ \. ) # 1. 12. 123. etc
|
(?: \d+ ) # 1 12 123 etc
)
# followed by optional exponent part
(?: [Ee] [+-]? \d+ ) ?
# followed by end of string
\Z # don't use $
"""
连同国旗re.VERBOSE
。特别注意“字符串结尾”检查。如果您不这样做,给定 input 123qwerty
,正则表达式将匹配123
并且float("123qwerty")
调用将引发异常。