以地理区域.xlsx为例，
init_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) df = pd.read_excel(os.path.join(init_dir, '地理区域.xlsx')) 假设数据如下： | 父级地理区域名称 | 地理区域名称 | 地区域编号 | | | 广州#1 | 01 | | 01 | 广州天河区#2 | 0101 |直接使用以上代码读取时，以0开头的数据会有缺失，如01就变成了1， 为了保持数据的完整性，所以给其添加converters参数，可以在读取表格时，就对目标列进行操作，将原来的整型转换为字符串，就不会缺失了。
init_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) df = pd.read_excel(os.path.join(init_dir, '地理区域.xlsx'), converters={'父级地理区域编号': str, '地理区域编号': str})当然converters参数不仅仅做一些类型转换，还可以做一些其他的处理。 如把地理区域名称中的#换为*
converters={'地理区域名称': lambda x:re.sub('#', '*', x)}如果要处理的列太多，可以通过配置参数来以字符串读取：
df = pandas.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, na_values=None, keep_default_na=False, dtype=object)
