pandas读取Excel后float列带百分号如何移除并转换正确数值

首先明确核心判断：你的TOT_SALES列数据类型是float64，属于纯数值列，值本身根本没有携带%字符，你看到的%是显示层渲染的效果，不是数据本身的内容，不要用字符串替换的方式处理，否则会直接触发类型错误。
从数值对应关系可以直接定位原因：

• 源文件真实值：11.80 → DataFrame显示值：1180.00%
• 本质是百分比格式的标准显示逻辑：将数值乘100后追加%后缀，和你观察到的现象完全吻合。

按以下步骤排查处理：

• 第一步：先验证真实值，执行单行代码确认数值本身是否正确：

  print(df['TOT_SALES'].iloc[0])
  

• 第二步：根据输出结果对应处理：
  • 如果输出是11.8：说明数值本身完全正确，只是pandas的浮点显示格式被全局设置为百分比模式，重置显示配置即可：

    pd.set_option('display.float_format', None)
    # 重新打印前5行验证显示效果
    print(df.head())
    

  • 如果输出是1180.0：说明Excel列的单元格百分比格式导致pandas读入时自动将数值放大了100倍，直接做数值缩放即可，不需要任何字符串操作：

    df['TOT_SALES'] = df['TOT_SALES'] / 100
    

避坑提示 #

不要对float类型的列直接使用.str.replace('%', '')类的字符串处理方法，数值类型没有.str访问器，执行会直接抛出异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Moh Sa