Pandas сохраняет столбец как число с плавающей запятой, хотя я преобразовал его в str, используя .astype. ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь сохранить строку, которая будет использоваться в качестве формулы в таблицах Google.

Код: Выделить всё

import os
import re
from pathlib import Path
import pathlib
import glob

import gspread

from pydrive2.auth import GoogleAuth
from pydrive2.drive import GoogleDrive

import pandas as pd
import numpy as np

## authorization
gauth = GoogleAuth()
gauth.LocalWebserverAuth()

drive = GoogleDrive(gauth)

# list containing all folders in drive
folder_list = drive.ListFile({'q': "mimeType = 'application/vnd.google-apps.folder'"}).GetList()

# find PICTURES id
PICTURES = [file for file in folder_list if file['title'] == 'PICTURES']
PICTURES = PICTURES[0]
pics_id = '1dM4X2VCSBEB-yjqnAPBkmLoXdrMwBF9j'

rows = drive.ListFile({'q': f"'{pics_id}' in parents"}).GetList()
row_data = {}

for row in rows:
id = row['id']
row_title = row['title']
row_title_formatted = row_title.split()
if len(row_title_formatted) == 2:
row_title_formatted = row_title_formatted[-1]
if len(row_title_formatted) == 3:
row_title_formatted = f'{row_title_formatted[1]}R'
# print(row_title)
# print(f'formatted:{row_title_formatted}')
# print(id)

pictures = drive.ListFile({'q': f"'{id}' in parents"}).GetList()

pics_dict = {}

for p in pictures:
pic_title = p['title'].split('.')
if len(pic_title) == 4:
r, row_idx, pic_idx, j = pic_title

if len(pic_idx) == 1:
pic_idx = f'0{pic_idx}'

formatted_title = f'{row_idx}_{pic_idx}'
rear = False

if len(pic_title) == 5:
r, row_idx, rear, pic_idx, j = pic_title

if len(pic_idx) == 1:
pic_idx = f'0{pic_idx}'

formatted_title = f'{row_idx}R_{pic_idx}'

format_url = f"https://drive.google.com/uc?export=view&id={p['id']}"
p_dict = {
'title'  : formatted_title,
'id'     : p['id'],
'row_idx': row_idx,
'rear'   : rear,
'pic_idx': pic_idx,
'url_str': f'=IMAGE("{format_url}", 4, 300, 400)'
}

print(p_dict['url_str'])

pics_dict.update({f'{formatted_title}': p_dict})

row_data.update({f'{row_title_formatted}': pics_dict})

dfs = []
for row, pics in row_data.items():
for k, v in pics.items():
columns = v.keys()
df = pd.DataFrame.from_dict(pics, orient='index', dtype=str, columns=columns)
dfs.append(df)

combined_dfs = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

# combined_dfs['url_str'] = combined_dfs['url_str'].astype(str)

combined_dfs.to_excel('pic_data.xlsx')
print(row_data)
print(dfs)
print()

Когда я проверяюкомбинированный_dfs в своей IDE, результаты выглядят в порядке


Однако, когда я снова загружаю таблицу с помощью

Код: Выделить всё

df = pd.read_excel('pic_data.xlsx', dtype=str, keep_default_na=False)

Вот какой результат я получаю:


Кажется очевидным, что мы сохраняем столбец 'url_str' как число с плавающей запятой, хотя я установил его как строку. Есть идеи, где я это облажался?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... sing-astyp