如何用Pandas.read_excel或xlwings读取Excel显示的精确数值

方法1：使用decimal类型读取，保留精确值 #

Pandas可以配合decimal模块，读取时将数值转为Decimal类型，避免浮点数精度损耗。需要用converters参数指定列的转换函数：

import pandas as pd
from decimal import Decimal

def convert_to_decimal(value):
    try:
        return Decimal(str(value))
    except:
        return value

df_input = pd.read_excel(excel_path, sheet_name, converters={'Column E': convert_to_decimal})

读取后Column E的数值会以Decimal类型存储，完全保留原始精度。

方法2：读取Excel单元格的显示文本（推荐） #

如果要完全获取Excel界面显示的数值，可以用openpyxl直接读取单元格的display_value属性，再转为DataFrame：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook(excel_path)
ws = wb[sheet_name]

# 提取表头和数据
header = [cell.value for cell in ws[1]]
data = []
for row in ws.iter_rows(min_row=2):
    row_data = []
    for cell in row:
        # 读取显示的文本，再尝试转成Decimal保留精度
        val = cell.display_value
        try:
            row_data.append(Decimal(val))
        except:
            row_data.append(val)
    data.append(row_data)

df_input = pd.DataFrame(data, columns=header)

这个方法直接获取Excel显示的内容，完全匹配你看到的数值。

方法3：xlwings读取显示文本 #

如果你习惯用xlwings，可以读取单元格的text属性，再构建DataFrame：

import pandas as pd
import xlwings as xw

wb = xw.Book(excel_path)
ws = wb.sheets[sheet_name]

# 获取表头和数据区域
header = [cell.value for cell in ws.range('1:1') if cell.value is not None]
used_range = ws.used_range
data = []
for row in used_range.rows[1:]:
    row_data = []
    for cell in row:
        val = cell.text
        try:
            row_data.append(Decimal(val))
        except:
            row_data.append(val)
    data.append(row_data)

df_input = pd.DataFrame(data, columns=header)
wb.close()

补充说明 #

浮点数精度问题源于计算机二进制存储的局限性，Excel里显示的数值是格式化后的结果，底层存储的可能是近似值。上述方法要么读取底层值并转为高精度的Decimal类型，要么直接读取界面显示的文本，都能解决你的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Allison