python读取Excel表格内公式的值

最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布
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  • 背景：在做业务周报的时候，有一个Excel模板，表里面包含了一些公式，dataframe写入到Excel的时候，有公式的部分通过python读出来的结果是None，需要进行优化
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最低0.47元/天 解锁文章
Python读取excel文件中带公式的值的实现
09-17
在Python中处理Excel文件时，有时我们需要读取含有公式的单元格的计算...希望这些信息对你理解和处理Python读取Excel文件中含公式的值有所帮助。在实际项目中，根据具体需求选择合适的库和方法，确保数据处理的准确性。
python读取excel表格生成erlang数据
09-21
### Python读取Excel表格生成Erlang数据 #### 背景与目的 在实际工作中，经常需要将Excel中的数据转换为其他编程语言的数据结构，以便进行进一步处理或存储。本篇文章详细介绍了一种方法：利用Python来读取Excel...
python解决读取excel单元格的值而不是公式问题
qwcsl的博客
07-10 2010
python解决读取excel单元格的值而不是公式问题
Python读取Excel公式值，结果为None的解决办法
Evain_Wang的博客
12-12 1403
Python读取Excel公式列值为空的解决方案
python - 文件目录操作 之 file文件读写 - openpyxl操作excel
开码河粉
01-21 1203
1.简介 Python官方库一般使用xlrd库来读取Excel文件，使用xlwt库来生成Excel文件，使用xlutils库复制和修改Excel文件，这三个库只支持到Excel2003。 第三方库openpyxl（可读写excel表），专门处理Excel2007及以上版本产生的xlsx文件，xls和xlsx之间转换容易。 注意:如果文字编码是“gb2312” 读取后就会显示乱码，请先转成Unicode 官方文档:https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable...
python中读取 Excel 表格数据
2302_80396926的博客
07-20 1262
摘要：本文介绍了使用pandas库从Excel表格中提取数据的多种方法。内容包括：1) 读取Excel文件的基本操作；2) 按列提取数据（单列/多列，通过列名或索引）；3) 按行提取数据（单行/多行，通过索引或条件筛选）；4) 同时按行和列提取数据。文中提供了详细的代码示例和效果截图，最后总结了DataFrame格式在数据处理中的重要性，适合初学者学习pandas操作Excel的基础方法。
Python读取Excel中公式计算值
cqygqi的博客
08-10 6867
### 本文仅作笔记之用 B3~F3为输入值，G3为公式计算值 第一次读取，代码如下 import openpyxl book = openpyxl.load_workbook(r"E:\Fan\Python\20210810.xlsx") wb = book.active g3_value = wb.cell(3, 7).value print(g3_value) 结果如下： C:\Users\FAN\AppData\Local\Programs\Python\Python39\p.
python读取excel表格数据
热门推荐
Gefangen的博客
06-24 6万+
python操作excel主要用到xlrd和xlwt两个库，xlrd读取表格数据，支持xlsx和xls格式的excel表格；xlwt写入excel表格数据一、python读取excel表格数据1、读取excel表格数据常用操作 2、xlrd模块主要操作 3、读取单元格内容为日期时间的方式 4、读取合并单元格的数据若表格为xls格式的，打开workbook时需将formatting_info设置为True，然后再获取sheet中的合并单元格；若表格有xlsx格式的，打开workbook时保持fo
Python如何读取Excel中的公式计算结果
Beyond_F4的博客
11-03 4660
Python读取Excel函数公式内容
python pandas 读取excel单元门公式值_Python pandas对excel的操作实现示例
weixin_39825105的博客
12-08 2265
最近经常看到各平台里都有Python的广告，都是对excel的操作，这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程。本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。增加计算列pandas 的 DataFrame，每一行或每一列都是一个序列 (Series)。比如：import pandas as pdd...
python执行excel公式 语法_Python读取excel文件中带公式的值的实现
weixin_34873798的博客
02-21 1655
在进行excel文件读取的时候，我自己设置了部分直接从公式获取单元格的值但是用之前的读取方法进行读取的时候，返回值为空import osimport xlrdfrom xlutils.copy import copyfile_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) # 获取当前文件目录print(file_path)root_path =...
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
视觉算法小趴菜的博客
11-29 406
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1844
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用
最新发布
w987333120的博客
12-01 295
本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 454
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
python自动化脚本-下载最新最全LPR
zhang_ruiqiang的博客
11-27 681
本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
11-29 538
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
探索PFC2D流固耦合：模拟煤层塌陷的奇妙之旅
2503_94141257的博客
11-27 340
该模型是模拟的煤层塌陷的pfc2D流固耦合：运用fipy（python）-pfc2d联合的方法实现。不仅方法创新，可修改，内容操作性强，调整内部代码可实现多边形区域的三角网格流域，灵活性强，还设置的有悬浮颗粒定向删除，点位移的实时监测等多内容，干货满满，你买这个一个代码，但里边不止这一个代码的内容。代码真实有效。内部包含：前后水头、位移、渗透系数等多个水力参数，内容丰富。
Java学习之旅第三季-27：模块系统（一）
摸鱼的老谭
11-29 934
Java模块系统自Java 9引入，通过module-info.java文件定义模块名称、依赖关系和导出包，实现依赖管理、JRE精简和访问控制。模块分为标准模块和非标准模块，前者由JCP管理，后者为JDK特有。创建模块化项目时，需在src/main/java下添加module-info.java文件，使用requires声明依赖、exports控制包可见性。模块命名建议采用反向域名格式，与包名保持一致但无强制要求。模块系统提升了代码组织性、安全性和开发效率。
python 读取Excel表格中的值，存在公式计算值时，怎么获取计算的值而不是对应的公式
09-10
<think> 我们面临的核心问题是：使用Python读取含有公式的Excel表格时，如何获取公式的计算结果值而不是公式本身？ 根据引用[1][3]中的信息，当使用`xlrd`或`openpyxl`（默认模式）读取Excel文件时，如果文件中的公式没有被Excel计算并保存，那么读取到的公式单元格的值可能是None或者0。而引用[3]提供了几种解决方案。 我们总结如下： 1. 手动打开并保存文件：在Excel中打开文件并保存，这样公式会被计算并存储在文件中。然后使用`openpyxl`的`data_only=True`模式读取，即可获取公式的计算结果。 2. 使用`win32com`（仅Windows）自动化保存文件：通过COM接口打开Excel文件并保存，触发公式计算。 3. 使用`xlwings`（跨平台，但macOS需要权限设置）实时计算公式：`xlwings`可以与Excel交互，直接获取公式计算后的值。 4. 使用`subprocess`和`pynput`模拟打开和保存：这种方法跨平台，但实现复杂，需要模拟键盘操作。 5. 使用`openpyxl`的`data_only=True`模式读取：注意，这要求文件在之前已经被保存过计算结果（即公式的结果已经被Excel缓存到文件中）。 其中，引用[3]提到，`openpyxl`在`data_only=True`模式下读取的是公式计算后的值，但前提是这些值已经被缓存（即文件曾经被Excel应用程序保存过）。如果文件从未被保存过，或者公式结果未被缓存，那么读取到的值可能是None。 因此，我们推荐两种主要方法： 方法一：使用`openpyxl`的`data_only=True`模式读取，但要求文件之前已经在Excel中打开并保存过（确保计算结果被缓存）。 方法二：使用`xlwings`来实时计算（推荐，但macOS可能需要额外设置权限）。 下面我们分别给出这两种方法的代码示例： 方法一：使用openpyxl（需要文件已保存过计算结果） ```python from openpyxl import load_workbook # 注意：使用data_only=True将只读取公式的计算结果，而不是公式本身 wb = load_workbook('your_file.xlsx', data_only=True) sheet = wb.active # 读取单元格的值（如果是公式，则读取计算结果） value = sheet['A1'].value ``` 方法二：使用xlwings（实时计算，跨平台） ```python import xlwings as xw # 启动Excel应用（可见或不可见） # 注意：在macOS上可能需要权限，并且可能需要安装xlwings（pip install xlwings） app = xw.App(visible=False) # 设置为True会显示Excel界面 wb = app.books.open('your_file.xlsx') sheet = wb.sheets[0] # 直接读取单元格的值，xlwings会返回公式计算后的结果 value = sheet.range('A1').value # 关闭工作簿和应用 wb.close() app.quit() ``` 需要注意的是，xlwings需要安装Excel应用程序（Microsoft Excel）的支持。如果没有安装Excel，则无法使用。 另外，如果Excel文件很大，使用xlwings可能会比较慢，因为它需要启动Excel进程。 如果文件已经保存了公式的计算结果，那么使用openpyxl的data_only模式是最高效的。但如果文件是动态生成的，或者不确定公式结果是否已被缓存，那么使用xlwings更可靠。 根据引用[3]，还有一种折中的方法是使用win32com（仅Windows）来模拟保存操作，这样就不需要手动打开文件了。以下是win32com的示例： 方法三：使用win32com自动化保存（仅Windows） ```python import win32com.client # 启动Excel应用 excel = win32com.client.Dispatch("Excel.Application") excel.Visible = False # 设置为True可以看到Excel界面 wb = excel.Workbooks.Open(r'C:\path\to\your_file.xlsx') # 强制重新计算所有公式 wb.Application.Calculate() # 保存文件（这样公式结果就被缓存到文件了） wb.Save() wb.Close() excel.Quit() # 然后再用openpyxl读取 from openpyxl import load_workbook wb2 = load_workbook('your_file.xlsx', data_only=True) sheet = wb2.active value = sheet['A1'].value ``` 总结： 1. 如果文件已经保存了公式的结果，直接用openpyxl（data_only=True）读取即可。 2. 如果需要动态计算（例如文件是刚刚生成的），则： - 在Windows上，可以使用win32com自动计算并保存，然后再用openpyxl读取。 - 跨平台（包括macOS）可以使用xlwings直接读取（它会实时计算）。 3. 注意：xlwings在macOS上需要系统权限（在系统偏好设置中允许终端或脚本编辑器控制Excel），否则可能无法启动Excel。 根据实际需求选择合适的方法。 相关问题： 1. 如何在不启动Excel界面的情况下使用xlwings读取Excel公式结果？ 2. win32com在保存文件时如何避免弹出提示框？ 3. 使用openpyxl读取Excel时，公式结果为None的可能原因有哪些？ 4. 如何判断一个Excel文件中的公式是否已经被计算并保存？ </think> ### Python 读取含公式Excel获取计算值的方法 在 Python 中读取含公式的 Excel 表格时，要获取公式计算结果而非公式本身，有以下五种解决方案： #### 方案一：手动保存文件（最简方法） 1. **手动打开 Excel 文件**并保存（快捷键 `Ctrl+S`） 2. 使用 Python 读取： ```python from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook('表格.xlsx', data_only=True) # 关键参数 sheet = wb.active print(sheet['B2'].value) # 输出计算结果 ``` > **原理**：Excel 保存时会缓存公式结果到文件，`data_only=True` 读取缓存值[^1][^3] #### 方案二：win32com 自动化保存（仅 Windows） ```python import win32com.client # 启动 Excel 后台进程 excel = win32com.client.Dispatch("Excel.Application") excel.Visible = False # 隐藏界面 # 打开文件并强制重算 wb = excel.Workbooks.Open(r'C:\路径\表格.xlsx') wb.Application.Calculate() # 强制计算公式 wb.Save() # 保存计算结果 wb.Close() excel.Quit() # 再使用 openpyxl 读取 wb_read = load_workbook('表格.xlsx', data_only=True) ``` > **优势**：全自动处理公式计算[^3] #### 方案三：xlwings 实时计算（跨平台） ```python import xlwings as xw app = xw.App(visible=False) # 启动隐藏的 Excel 实例 wb = app.books.open('表格.xlsx') sheet = wb.sheets[0] # 直接获取公式结果 result = sheet.range('B2').value print(f"计算结果: {result}") wb.close() app.quit() ``` > **特点**： > - 支持 macOS/Windows > - 实时获取计算结果 > - 处理复杂公式更可靠[^3] #### 方案四：openpyxl 读取公式表达式 ```python wb = load_workbook('表格.xlsx', data_only=False) # 关闭数据模式 sheet = wb.active formula = sheet['B2'].value # 获取公式字符串 print(f"公式表达式: {formula}") # 输出: "=SUM(A1:A10)" ``` > **适用场景**：需要分析公式结构而非结果时 #### 方案五：subprocess 模拟保存（无 Excel 依赖） ```python import subprocess import os from openpyxl import load_workbook # 创建临时文件 temp_file = 'temp_formula.xlsx' os.system(f'cp 原始表格.xlsx {temp_file}') # 调用 Excel 保存（macOS/Windows 命令不同） if os.name == 'nt': # Windows subprocess.run(['start', 'excel.exe', temp_file, '/x'], shell=True) else: # macOS subprocess.run(['open', '-a', 'Microsoft Excel', temp_file]) input("请在Excel中保存后按回车...") # 等待用户操作 # 读取结果 wb = load_workbook(temp_file, data_only=True) ``` > **注意**：需用户交互，适合自动化流程[^3] ### 方案对比表 | 方案 | 跨平台 | 自动化程度 | 复杂度 | 适用场景 | |------|--------|------------|--------|----------| | 手动保存 | ✓ | 低 | ★☆☆ | 一次性处理 | | win32com | ✕(仅Win) | 高 | ★★☆ | Windows 自动化 | | xlwings | ✓ | 高 | ★★★ | 跨平台精确计算 | | 公式读取 | ✓ | 中 | ★☆☆ | 公式分析 | | subprocess | ✓ | 中 | ★★★ | 无编程依赖 | ### 最佳实践建议 1. **优先使用 xlwings**：跨平台支持最好，直接获取计算结果 ```python import xlwings as xw with xw.App(visible=False) as app: print(app.books.open('数据.xlsx').sheets[0]['B2'].value) ``` 2. 大型文件添加计算超时控制： ```python # xlwings 超时设置 app = xw.App(visible=False) app.calculation = 'manual' # 手动计算模式 sheet.range('A1').calculate() # 触发指定区域计算 ``` > **关键注意**： > openpyxl 的 `data_only=True` 仅读取 Excel **最后一次保存时缓存的计算结果**，若公式依赖外部数据或未保存过，返回值可能为 `None` 或过时数据[^1][^3]。 ---
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