pandas 识别不了excel中的 负号，百分号和货币符号么

默认情况下，Pandas 会将 Excel 中的负号、百分号和货币符号等特殊符号识别为字符串。如果你想将这些符号转换为数值类型，可以使用 Pandas 的相关函数进行转换。

例如，你可以使用 `replace()` 函数将字符串中的特殊符号替换为空字符串，然后使用 `astype()` 函数将结果转换为数值类型。例如：

df['column_name'] = df['column_name'].replace({'￥': '', ',': '', '%': ''}, regex=True).astype(float)

这里的 `df` 表示你的数据框，`column_name` 表示需要转换的列名。`replace()` 函数中的字典表示需要替换的字符和替换后的字符，`regex=True` 表示使用正则表达式进行替换。最后使用 `astype()` 函数将结果转换为浮点数类型。

需要注意的是，当数据中存在无法转换为数值类型的字符串时，转换函数可能会报错。在进行转换之前，最好先查看数据中是否存在这种情况。