pandas read_excel读取Excel货币格式单元格数值被四舍五入如何解决

用pandasread_excel方法读取设置了货币格式的Excel列时，默认读取逻辑会受单元格的显示格式配置影响，读取到的是格式化后的展示值，而非单元格存储的全精度原始数值，因此会出现小数位截断、数值四舍五入和原始值不符的问题。

按优先级尝试以下方案即可：

• 优先给read_excel传入float_precision='round_trip'参数，强制读取时保留浮点数全精度，不做格式化截断，代码如下：

import pandas as pd
p = pd.read_excel('aa.xlsx', sheet_name=1, float_precision='round_trip')
print(p.iloc[:,5])

• 如果上述参数在你当前的pandas版本中不生效，显式指定openpyxl为读取引擎，同时关闭自动浮点转换逻辑：

import pandas as pd
p = pd.read_excel('aa.xlsx', sheet_name=1, engine='openpyxl', convert_float=False)
print(p.iloc[:,5])

• 前两种方案都无效的话，直接通过openpyxl加载工作簿手动提取单元格原始值再转为DataFrame，这种方式完全绕过pandas的自动类型/格式推断，能100%拿到单元格存储的底层数值，不受任何显示格式影响：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('aa.xlsx', data_only=True)
ws = wb[wb.sheetnames[1]] # 对应原代码中sheet_name=1，即取第二个工作表
all_rows = list(ws.values)
p = pd.DataFrame(all_rows[1:], columns=all_rows[0])
print(p.iloc[:,5])

补充说明：如果数值读取正确，但打印输出时仍然显示截断的小数，这是pandas默认打印精度设置的问题，和读取到的数值本身无关，执行pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.6f' % x)调整打印显示的小数位数即可，实际计算时用的是完整精度的原始值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Heavy Load