在量化研究中，使用Python处理数据之前，常常需要要先肉眼看一下数据，形成最直观的认识。

当你打开数据文件，99%的情况系统会默认帮你选择Excel打开，这是初学者最常用的表格工具，没有之一。确实在多数情况下，Excel可以很好的显示数据，也方便我们做初步的排序、筛选、作图。

但使用Excel也有一些隐藏的深坑，不注意的话很容易带来麻烦。

本文就来细数Excel的那些坑，并且提供解决方法。同时，也会推荐更适合在量化投资中，用来查看数据的工具。

01 列宽太窄显示'####'

下面这张图就是上证指数日K线的一小段，注意看最后两列数据：

Excel 列太窄的时候，会显示成“###”或省略掉小数部分

倒数第二列没有正常显示成交量数字，而是显示为“####”；最后一列开盘价应该精确到小数点后三位，但图中只有整数部分。

这是数据的问题吗？要不要检查下数据来源重新采集数据？

答案是不需要。让我们看看文件数据本来的样子：

真实csv数据的样子

我们发现原始数据跟Excel显示的很不一样，是不是感觉 Excel 吃掉了很多细节？如果我们不知道的话，很容易觉得是数据有问题，然后费劲心思重新爬了一遍，还是显示成这个样子。

但是其实数据好着呢，有问题的是Excel显示格式：你的数字太宽了，Excel忽略显示了部分内容。

这种情况也很好办：把你觉得显示不完整的列拉宽即可。

02 科学计数法显示长数字

上文中倒数两列成交额和开盘价不是显示不完整嘛，我们手动拉宽这两列，然后成交额就显示成了下图中类似于1.2E+10这种格式：

Excel 会使用科学记数法显示长数字

这和我们原始数据的中展示的仍然不一样。Excel这么显示的原因是因为当数字过大时，会默认使用科学计数法展示数字，以节省屏幕上显示的空间。

很多人不习惯用科学计数法来看数字，确实科学计数法只显示前几位有效数字，不方便我们形成对数据的直观感受。

不想看到科学计数法也很好办，分两步走：

把显示成科学计数法的列拉宽；拉宽还不行的，选中整列，手动调整单元格格式，推荐直接设成文本。

选中整列设置单元格格式

推荐把单元格格式设成文本

03 日期格式自动变成“年/月/日”

我们再来看一个日期格式的例子。

在原始数据中，日期是“年-月-日”这样的格式：

原始csv数据，日期格式为 “年-月-日”

但是到了Excel里打开，日期就从“年-月-日”，变成了 “年/月/日”。

用Excel查看csv文件，日期格式为“年/月/日”

这么显示是因为 Excel 会自动判断单元格的格式，一旦判断成日期的数据，就会自动转换成“年/月/日”的格式。

这个坑副作用很大：如果用Excel打开并保存了，日期的格式就会从“年-月-日”变成“年/月/日”，原本是我们常用的pandas可以直接识别的日期格式，转换之后就需要手动调用 pd.to_datetime 函数来处理。

针对这个问题，可以只用 Excel 打开，不用 Excel 保存，这样就只是看着不一样了，数据还是不变的。或者在单元格格式里设成“日期”类别里的“年-月-日”格式。

04 字符编码问题

有的时候，我们用Excel打开的历史数据所有中文都是乱码，遇到过的人都知道那是怎样一种绝望的体验：

用Excel看某些csv文件中文是乱码

这是因为不同系统下中文的编码格式不同，unix/linux家族，包括mac、linux、ios、android系统默认使用utf8编码，windows使用的是GBK/GB2312编码。这两种编码的中文字符都是互不兼容的。

当我们使用Python读入导出数据时默认使用utf8编码，而不管是mac还是windows下的Excel都使用GBK编码，这就导致了Python导出的文件用Excel读中文会乱码的问题。

只要不使用Excel修改文件，对我们用Python量化分析就没有影响。不可避免地会干扰我们看数据：中文乱码了之后，我们就不知道每一列数据对应的是什么了，连哪列是开盘价哪列是前收盘价都不知道，很难形成对数据的直观认识。

而一旦用Excel打开发现是乱码，然后用Excel保存了之后，在Python里面读取中文也是乱码，到了这一步基本上就无药可救了。

05 最大行数限制

Excel 存在最大行数限制，顾名思义，Excel只能显示到一定行数，超过这个最大行数的部分就不显示了。不知道这个坑的时候，就会“咦，我的数据怎么没了？”。

2003版本只能显示到65536行，之后的版本可以显示到1048576行。同样的，也存在最大列数限制。超出这个范围的数据Excel不会显示。

好在最大行数限制没有副作用，只是显示问题，不影响数据。就算用 Excel 打开再保存了，也不会丢掉没有显示的数据。

06 逃离 Excel

以上Excel的问题，导致在用它来查看数据时不是很顺手。更好的做法是使用专业的文本编辑器来查看数据。

下面推荐三个方案供大家选择：

Notepad++Visual Studio CodePycharm

另外，因为绝大多数文本编辑器不能读Excel格式的文件。所以在数据工作中，大家千万不要把数据保存成Excel格式，而是推荐使用csv格式存储原始数据。csv本质上就是一个纯文本文件，用文本编辑器和Excel都能方便打开。

6.1

Notepad++

Notepad++是一款强大的文本编辑器，只支持Windows，不支持mac。软件很小，非常轻便。使用Notepad++可以看到csv数据原始的样子：

使用notepad++查看csv文件

用notepad++根本不会遇到刚刚上文说的5个坑。可以显示出csv数据最原始的样子，没有行数限制，能自动识别文件使用的是GBK还是UTF8编码。自动识别不出来的时候也可以手动指定编码，基本不用担心遇到乱码的问题。

当然，跟Excel比起来，缺点也很明显：

没有对齐，想要对应哪列是什么数据比较费劲。特别是数据的位数变化比较大的时候，整体看起来会很乱；不能筛选、排序等等；只能读取csv格式，不能读xls、xlsx等格式；仅限Windows系统使用。

我们下面推荐另一款软件，可以解决 Notepad++ 的这几个缺陷。

6.2

Visual Studio Code

VSCode（Visual Studio Code）是近几年兴起的编辑器。特点是插件强大，通过自带的市场安装一些插件，可以达到极值的体验。

直接用 VSCode 打开csv文件就和 Notepad++ 显示的结果一样：

一旦装上“Excel viewer”插件，就可以实现接近Excel的显示效果，甚至还可以筛选和排序。

VSCOde 安装 Excel viewer 插件

安装好插件之后，我们就可以使用插件来查看csv和xlsx格式的数据文件了。

使用Excel viewer 插件查看文件的方法

使用Excel Viewer查看文件的效果

配合Excel viewer插件，使用VSCode查看数据的体验非常接近Excel。

总结下，使用VSCode配合插件有以下几个优点：

不用担心单元格格式问题，显示的就是数据原本的样子；不存在最大行数限制；可以方便地更改文件编码；可以查看csv和xlsx格式；可以像 Excel 一样筛选和排序；全平台制霸。不管是Windows、macOS还是Linux，都可以使用VSCode和绝大多数插件。

另外，大家经常会看到我经常使用Pycharm 来做量化分析。其实 Pycharm 功能也很强大，可以当做文本编辑器来使用。让我们看看在Pycharm中怎么查看 csv 格式的数据文件。

6.3

Pycharm

通常我们做Python量化都会使用Pycharm来写程序，所以如果能直接用Pycharm来查看就更好了。

事实上是可以的。csv就是纯文本，直接用Pycharm打开看就和notepad++一样。另外，我们也可以给Pycharm装插件，让Pycharm看csv的体验接近Excel。

Pycharm 安装csv插件

安装完后需要重启Pycharm让插件生效，我们打开一个csv文件，看起来没有什么变化。仔细观察就会发现最下面多了一个选项：

Pycharm查看csv文件

Pycharm表格视图查看csv文件

稍微调整下显示格式之后，就可以像在Excel里面一样看csv格式的文件。

使用Pycharm来查看数据文件，除了不会遇到前面说到 Excel 的五个坑之外还有以下几个优点：

表格视图接近 Excel 的体验；使用Pycharm 同学可以不用另外装软件了；全平台制霸，通吃Windows、macOS和Linux。

相对而言，缺点也明显：

对不用pycharm的同学来说，就要另外装一个重量级的软件；不支持筛选、排序；只能读取csv格式。07 别再让Excel成为量化路上的拦路虎

前面说到的Excel坑，都是很多人会问起的。编码问题、显示问题和最大行数限制，如果不是事先知道这些坑，碰上了都会觉得是数据的问题，然后大费周章不止一次地重采数据，结果问题并没有解决。

由于我们使用Excel仅仅是为了查看数据形成对数据的直观感受，实在没必要浪费力气跟Excel死磕。

建议查看数据的时候不要用Excel，换文本编辑器来看数据。前面说到的notepad++、VSCode、Pycharm就是很好的选择，可以根据自己的情况选择合适的。