如何使用pandas导入Excel时保留公式

在Python的pandas库中，read_excel函数是用于从Excel文件中读取数据的常用方法。但是，默认情况下，该函数会将Excel文件中的公式转换为相应的值。如果您希望在导入Excel时保留公式，您可以使用read_excel的engine参数，并将其设置为xlrd。
以下是使用xlrd引擎读取Excel文件的示例代码：

import pandas as pd
# 使用xlrd引擎读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', engine='xlrd')
# 打印数据帧的内容
print(df)

请注意，使用xlrd引擎读取Excel文件时，将无法利用pandas的某些新特性，因为xlrd引擎相对较旧。因此，如果您的Excel文件中有较新的功能（如条件格式化），使用openpyxl引擎可能会更好。然而，如果您需要保留公式，使用xlrd引擎是一个可行的解决方案。
另外，如果您希望在读取Excel文件后将公式转换为值，可以使用以下代码：

# 将公式转换为值（如果需要）
df.apply(lambda x: x.apply(pd.eval))

以上代码将遍历数据帧中的每个单元格，并使用pd.eval函数将公式转换为相应的值。请注意，这将在整个数据帧上应用此操作，而不仅仅是新添加的列。因此，请谨慎使用此方法，并确保您了解其影响。
另外，如果您需要将Excel文件中的公式转换为值并保存到新的Excel文件中，可以使用以下代码：

# 将公式转换为值并保存到新的Excel文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

此代码将数据帧中的公式转换为值，并将结果保存到名为“output.xlsx”的新Excel文件中。请注意，我们使用index=False参数来避免将索引列保存到输出文件中。如果您希望保留索引列，请将其删除或修改以满足您的需求。
通过上述方法，您应该能够在导入Excel时保留公式。但是，请记住，对于大型Excel文件，处理大量的公式可能会影响性能。因此，对于较大的文件，请考虑优化您的代码或使用其他数据处理方法。