pandas读取excel值而不是公式
在使用pandas进行数据处理和分析时，常常需要从Excel文件中读取数据。然而，有时我们可能会遇到一个问题：pandas默认情况下读取的是Excel文件中的公式，而不是公式计算后的值。这可能会导致数据分析结果出现错误或不准确的情况。那么，如何使用pandas读取Excel文件中的值而不是公式呢？首先，让我们来看看一个简单的案例。假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件，其中包含以下内容：| A | B ||-------|-------|| 5 | 10 || 2 | 3 || 4 | 6 |我们希望使用pandas读取这个Excel文件，并计算每一行的和。下面是使用pandas读取Excel文件中值而不是公式的方法：pythonimport pandas as pd# 读取Excel文件df = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl', dtype=object)# 计算每一行的和df['和'] = df.apply(lambda x: x['A'] + x['B'], axis=1)# 打印结果print(df)运行以上代码，我们可以得到以下结果：| A | B | 和 ||-------|-------|-------|| 5 | 10 | 15 || 2 | 3 | 5 || 4 | 6 | 10 |可以看到，使用pandas的`read_excel`函数读取Excel文件时，我们需要指定`engine='openpyxl'`参数，以便使用openpyxl库来读取Excel文件。同时，我们还可以通过设置`dtype=object`参数，将所有的单元格数据都读取为Python对象，这样可以确保读取到的是值而不是公式。在代码的第3行，我们使用`apply`函数和`lambda`表达式来计算每一行的和，并将结果添加到新的一列中。使用pandas读取Excel文件时，默认情况下会读取公式而不是公式计算后的值。为了读取Excel文件中的值而不是公式，我们可以使用`read_excel`函数的`engine='openpyxl'`参数，并设置`dtype=object`参数将所有单元格数据读取为Python对象。以上是关于如何使用pandas读取Excel文件中的值而不是公式的介绍及案例代码。希望对你有所帮助！