Python读取Microsoft Access Database

公司有一个小零件进出库管理系统，数据库是使用Microsoft Access Database，因长期存储会有生锈问题，导致零件报废。因此基于原数据的进库出库在库数据，做一个python脚本，可以查询在库零件指定存储日期之前还有多少库存。第一步就是使用python读access。

使用pypyodbc模块，需要根据电脑环境，python版本，选择对应的AccessDatabaseEngine文件安装，注意是32位还是64位。都安装完后，执行语句如下：
遇到问题如下：

1. cur.fetchall()得到的是元组的列表，可以直接建立DataFrame
2. 使用cur.execute(“SELECT * FROM Tablename”),Tablename是数据库中的表格名称，可以多次打开不同表格，读取数据。
3. cur.fetchall()如果遇到数据是科学计数法，0.1E-02，其中会报错显示str 数据类型不能转换位float数据类型，原因是有b’E-2’， 这个我还没有找到解决方法，能够直接识别科学计数法，只能先替换数据库中所有出现科学技术法的地方。这个问题求大神支招。

这只是程序的一部分，其它地方因为都是数据清洗和计算，在此就不列出了。

import numpy as np
import pandas as pd
import pypyodbc
# 连接Access数据库，读取Stock，InStock,Out数据
connStr = 'Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb,*.accdb)};DBQ=C:\\BOSCH.mdb' 
#同样是绝对路径
conn = pypyodbc.win_connect_mdb(connStr)
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM Stock")
# cur.fetchall()得到的是元组的列表，可以直接建立DataFrame
# 使用cur.execute("SELECT * FROM Tablename"),Tablename是数据库中的表格名称，可以多次打开不同表格，读取数据。
# cur.fetchall()如果遇到数据是科学计数法，0.1E-02，其中会报错显示str 数据类型不能转换位float数据类型，原因是有b'E-2'
stock = pd.DataFrame(cur.fetchall(),columns = ['ID','Rawmaterial','Partnumber','Thickness','Count',
                   'FZ1','FZ2','FZ3','FZ4','XM1','XM2','XM3','XM4'])
cur.execute("SELECT * FROM InStock")
instock = pd.DataFrame(cur.fetchall(),columns = ['ID','Barcode','Rawmaterial','Partnumber','Thickness','Count','Weight','IDatetime',
                   'FZ1','FZ2','FZ3','FZ4','XM1','XM2','XM3','XM4'])
cur.execute("SELECT * FROM Out")
outstock = pd.DataFrame(cur.fetchall(),columns = ['ID','Barcode','Rawmaterial','Partnumber','Thickness','Count','Weight','ODatetime',
                   'FZ1','FZ2','FZ3','FZ4','XM1','XM2','XM3','XM4'])
conn.commit()
cur.close()
conn.close()