Python读取XLSX指定工作表：将Target列按字符串格式读取

问题核心 #

Pandas的read_excel默认会将Excel的百分比格式单元格转成浮点数（比如10.75%转为0.1075），且dtype=str参数无法获取Excel界面显示的原始字符串——因为它是基于单元格存储值转换的。要保留显示的原始格式，需要读取单元格的显示文本而非存储值。

方案一：用openpyxl读取显示文本（最稳妥） #

直接读取Excel单元格在界面上显示的内容，确保拿到10.75%或10这类原始字符串，再统一处理Target列。

1. 先安装依赖：

pip install openpyxl pandas

2. 代码实现：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 加载Excel文件，data_only=False确保读取显示值而非存储值
wb = load_workbook("你的文件路径.xlsx", data_only=False)
# 获取工作表2：可以用名称或索引（索引从0开始，工作表2对应索引1）
ws = wb["工作表2"]  # 替换为你的工作表名称，或者用wb.worksheets[1]

# 遍历所有行，提取每个单元格的显示文本
data = []
for row in ws.iter_rows(values_only=False):
    row_content = [cell.display_value for cell in row]
    data.append(row_content)

# 转换为DataFrame，第一行作为表头
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

# 统一处理Target列：给不含%的内容添加%
df["Target"] = df["Target"].apply(lambda x: x if "%" in str(x) else f"{x}%")

# 验证结果
print(df["Target"])

方案二：用Pandas的converters自定义转换（适合已知存储规则的场景） #

如果明确知道Excel中不带%的单元格存储的是百分比数值（比如10代表10%），可以用converters参数自定义转换逻辑：

import pandas as pd

def process_target(value):
    # 处理浮点数：百分比格式的存储值是小数（如10.75%→0.1075），常规格式是整数/小数（如10→10.0）
    if isinstance(value, float):
        # 小数转百分比字符串，整数保留原数加%
        if value < 1:
            return f"{value * 100:.2f}%"
        else:
            return f"{int(value)}%" if value.is_integer() else f"{value}%"
    # 处理字符串（特殊情况）
    else:
        return value if "%" in value else f"{value}%"

# 读取工作表2，用converters指定Target列的转换函数
df = pd.read_excel("你的文件路径.xlsx", sheet_name="工作表2", converters={"Target": process_target})

print(df["Target"])

为什么之前的方法无效？ #

• read_excel默认按单元格的存储值解析，百分比格式的存储值是小数，所以转成float；
• dtype=str只是将解析后的float转成字符串（比如0.1075→"0.1075"），无法获取Excel显示的"10.75%"；
• read_csv本身不支持读取Excel的工作表，自然无法解决问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shivani N