使用Python的pandas库可以方便地读取和处理Excel文件。通常情况下，pandas读取Excel文件时会默认解析公式，这意味着读取的数据可能是公式的计算结果而不是实际的值。但是，有时候我们需要读取Excel中的原始值而不是公式，这可以通过一些方法来实现。
什么是pandas？pandas是一个强大的数据处理工具，它提供了许多功能来处理和分析数据。它可以读取多种文件格式，包括Excel文件，并且具有处理大型数据集的能力。pandas库的核心数据结构是DataFrame，它类似于电子表格中的二维表格，可以方便地存储和操作数据。如何使用pandas读取Excel值而不是公式？默认情况下，pandas读取Excel文件时会解析公式并返回计算结果。但是，我们可以通过设置参数来读取原始值而不是公式。在pandas的read_excel函数中，可以使用参数`engine`来指定解析引擎。其中，`engine`参数可以设置为`openpyxl`，这样就可以读取Excel中的原始值。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用pandas读取Excel值而不是公式：pythonimport pandas as pd# 读取Excel文件data = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl')# 输出读取的数据print(data.head())在上面的代码中，我们使用了`pd.read_excel`函数来读取名为"data.xlsx"的Excel文件。通过设置参数`engine`为"openpyxl"，我们可以确保读取的是原始值而不是公式。然后，使用`print(data.head())`来打印读取的数据的前几行。案例代码下面是一个更详细的案例代码，演示了如何使用pandas读取Excel值而不是公式，并对数据进行处理：pythonimport pandas as pd# 读取Excel文件data = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl')# 提取需要的列columns = ['姓名', '年龄', '性别']filtered_data = data[columns]# 计算平均年龄average_age = filtered_data['年龄'].mean()# 输出结果print("平均年龄：", average_age)在上面的代码中，我们首先使用`pd.read_excel`函数读取了名为"data.xlsx"的Excel文件，并将数据存储在DataFrame中。然后，我们使用`data[columns]`来提取需要的列，这里我们提取了"姓名"、"年龄"和"性别"这三列。接下来，我们使用`filtered_data['年龄'].mean()`计算了"年龄"列的平均值，并将结果存储在变量`average_age`中。最后，我们使用`print`语句输出了平均年龄的结果。通过设置pandas的`read_excel`函数的`engine`参数为"openpyxl"，我们可以读取Excel文件中的原始值而不是公式。这在某些情况下非常有用，特别是当我们需要对数据进行进一步分析和处理时。参考代码pythonimport pandas as pd# 读取Excel文件data = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl')# 输出读取的数据print(data.head())pythonimport pandas as pd# 读取Excel文件data = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl')# 提取需要的列columns = ['姓名', '年龄', '性别']filtered_data = data[columns]# 计算平均年龄average_age = filtered_data['年龄'].mean()# 输出结果print("平均年龄：", average_age)以上是关于如何使用pandas读取Excel值而不是公式的介绍及示例代码。通过使用pandas的强大功能，我们可以轻松地读取和处理Excel文件中的数据，为后续的数据分析和处理提供了便利。