最近用刚学的python做了一个对excel数据进行分类汇总，然后把数据导入数据库的小程序。运用python中pandas库来处理excel。pandas是一个开源，易于使用的数据结构和数据分析工具。
主要有两种数据类型
序列(Series)：一维标记数组，能够保存任何数据类型，有索引。
数据帧（dataframe）：二维标记数据结构，可以传递行索引和列索引
这个工具包运用起来也比较简单，几行代码就能写完数据的分类汇总之类的功能，当然也可以做更复杂的数据处理
（部分代码）
在这个小demo完成之后，在自己测试的正常，在实际运用的时候被一位小姐姐测试出了一个问题，后台提示error：ValueError: expected a simple type, a tuple or a list，对比两份导入的excel数据格式所导入的数据列都没有问题。然后将处理后输出的列表元组直接后台输出，写在测试类中发现输出的数据又能正常的insert进入数据库，经过一番折腾终于查出了问题的所在。
如图表一是我测试用的excel，表2是报错是所用的excel：
表1
表2
两个excel单元属性，导入数据所在列完全相同，表1成功的用cur.executemany导入了数据库，表2提示error：ValueError: expected a simple type, a tuple or a list，将表2要导入的数据库的结果打印到后台
result=[(3, 9, 1, '2020-03-31', '2019年1-12月远程会诊补贴', '500105010302', 666, '1011', '金琪斐', '2020-03-31', 'GL00000000000010', 2020, 202003, 'GEAR576QM8923ZJTIKULYBX1VCHND0WS'),(3, 9, 6, '2020-03-31', '2019年1-12月远程会诊补贴', '500105010302', 10000.0, '104', '金琪斐', '2020-03-31', 'GL00000000000010', 2020, 202003, 'GEAR576QM8923ZJTIKULYBX1VCHND0WS')] （数据量很大只截取部分）
看上去是一个很正常的由元组组成的list类型数据，然后直接把这个结果放到数据库导入测试类中执行cur.executemany(sql,result),数据也能正常insert进入数据库，但为什么软件中就会直接报错？
把pandas数据将元组中每一个元素的数据类型遍历输出，发现在金额数据表1是显示numpy.float64， 表2金额显示的竟然是numpy.int64，已经两张表金额列是相同的数据类型，保留小数位数也是一样的为什么会出先这种情况，经过不断地测试发现pandas，导入excel金额列如果，小数部分没有值，将全部以numpy.int64的数据类型导入，和excel中保留小数位数无关，当小数有值时数据才会以numpy.float64显示。所以执行pandas.read_excel先指定导入列的数据类型就可以解决这个问题（系统后台输出result是因为python已经将他作为float数据处理，所以测试类可以正常导入数据库）
