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。

相关问题

一个数据里面有货币符号，有百分号，用pandas 处理数据，如果遇到货币符号列直接替换，遇到百分号列，替换百分号后将数据除以100

可以使用 Pandas 的 `replace` 方法将货币符号或百分号替换为空格，然后再将字符串转换为浮点数。对于包含货币符号的列，可以直接替换为浮点数；对于包含百分号的列，需要将字符串转换为浮点数之后除以 100。代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 处理货币符号列
df['currency_column'] = df['currency_column'].str.replace('$', '').astype(float)

# 处理百分号列
df['percentage_column'] = df['percentage_column'].str.replace('%', '').astype(float) / 100

这里的 `your_file.xlsx` 表示你的 Excel 文件名，`currency_column` 和 `percentage_column` 分别表示包含货币符号和百分号的列名。

首先使用 Pandas 的 `read_excel` 方法读取 Excel 文件，然后使用 `str.replace` 方法将列中的货币符号或百分号替换为空格。接着使用 `astype` 方法将字符串转换为浮点数，对于包含百分号的列，需要将浮点数除以 100 得到百分数。

需要注意的是，如果你的 Excel 文件中存在多个表单，需要指定要读取的表单名称或索引，可以使用 `sheet_name` 参数指定表单名称或索引。

例如：

df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 处理货币符号列
df['currency_column'] = df['currency_column'].str.replace('$', '').astype(float)

# 处理百分号列
df['percentage_column'] = df['percentage_column'].str.replace('%', '').astype(float) / 100

或者：

df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=0)

# 处理货币符号列
df['currency_column'] = df['currency_column'].str.replace('$', '').astype(float)

# 处理百分号列
df['percentage_column'] = df['percentage_column'].str.replace('%', '').astype(float) / 100

这里的 `Sheet1` 或 `0` 表示要读取的表单名称或索引。

pandas中读取excel表格的行和列

在Pandas中，可以使用`pandas.read_excel()`函数来读取Excel表格。以下是获取表格行和列的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 获取行数
rows = len(df.index)
print("行数：", rows)

# 获取列数
cols = len(df.columns)
print("列数：", cols)

在这个示例中，我们首先使用`read_excel()`函数读取Excel表格，并将其存储在一个名为`df`的DataFrame对象中。然后，我们使用`len()`函数来获取DataFrame的行和列数，并将其存储在`rows`和`cols`变量中。最后，我们打印出这些变量的值，以便查看行和列的数量。