pandas read_excel触发ValueError，求无需xlwings的读取方案

问题场景 #

执行以下Pandas代码读取带激活筛选器的Excel文件时触发错误：

import pandas as pd
import os

path = r"my/path/to/file"
file = "myFile.xlsx"

df = pd.read_excel(os.path.join(path, file))

错误信息：

ValueError: Value does not match pattern
^{[$]?([A-Za-z]{1,3})[$]?(\d+)(:[$]?([A-Za-z]{1,3})[$]?(\d+)?)?$|}[A-Za-z]{1,3}:[A-Za-z]{1,3}$

此前用xlwings关闭筛选器的workaround因安全更新需要手动弹窗确认无法使用，且其他带筛选器的Excel文件无此问题。

可行解决方案 #

• 切换引擎并调整读取参数
  Pandas默认引擎对部分特殊筛选器格式兼容不佳，改用openpyxl引擎，搭配read_only=True或data_only=True可绕过解析问题：

  df = pd.read_excel(os.path.join(path, file), engine='openpyxl', read_only=True)
  

  或同时启用data_only=True读取单元格计算后的值：

  df = pd.read_excel(os.path.join(path, file), engine='openpyxl', data_only=True)
  

• 分步加载Excel文件
  通过pd.ExcelFile先加载文件对象再读取工作表，有时能避免直接读取时的解析异常：

  xls = pd.ExcelFile(os.path.join(path, file), engine='openpyxl')
  df = pd.read_excel(xls, 'Sheet1')
  

• 用openpyxl内存中读取（不修改原文件）
  直接通过openpyxl读取工作表数据并转换为DataFrame，完全绕过筛选器格式问题，且无需修改原文件：

  from openpyxl import load_workbook
  import pandas as pd
  import os
  
  file_path = os.path.join(path, file)
  # 只读模式加载，避免修改文件
  wb = load_workbook(file_path, read_only=True, data_only=True)
  ws = wb['Sheet1']
  # 提取所有单元格值转为DataFrame
  data_rows = list(ws.values)
  df = pd.DataFrame(data_rows[1:], columns=data_rows[0])
  wb.close()
  

• 排查文件特殊筛选规则
  若允许手动操作，可打开该Excel文件，清除现有筛选器后重新添加普通筛选并保存，大概率能解决因特殊筛选规则（如自定义公式、异常隐藏列）导致的解析问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maeaex1