Python 使用pandas库：如果你熟悉Python，可以使用pandas读取xlsx文件，对数据进行计算，然后保存为新的xlsx文件，公式会被结果覆盖。具体代码

当然，使用Python的pandas库处理Excel文件，可以轻松地加载数据、计算公式结果并保存。以下是一个简单的例子，假设我们有一个包含公式的`df.xlsx`文件：

# 导入所需的库
import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('df.xlsx')

# 将公式计算结果存储在一个新列，这里假定公式都在 'column_with_formulas' 列
data['calculated_column'] = data['column_with_formulas'].apply(lambda x: eval(x))

# 如果你想删除原始公式列，你可以这样做：
data = data.drop('column_with_formulas', axis=1)

# 保存处理后的数据到新的xlsx文件
data.to_excel('new_df.xlsx', index=False)

这里的`eval()`函数用于计算字符串形式的数学表达式。注意，`eval()`有一定的安全风险，因为它可以执行任意Python代码。在实际应用中，应谨慎处理用户输入的数据，确保其安全性。

相关问题

可以使用 Python 中的 pandas 库将 xlsx 文件读取为 DataFrame 对象，然后将其写入 csv 文件。具体如何操作？

可以使用以下代码将 xlsx 文件读取为 DataFrame 对象，并将其写入 csv 文件：

import pandas as pd

# 读取 xlsx 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 将 DataFrame 写入 csv 文件
df.to_csv('example.csv', index=False)

在上面的代码中，`pd.read_excel` 函数用于读取 xlsx 文件，返回一个 DataFrame 对象。`df.to_csv` 方法用于将 DataFrame 对象写入 csv 文件，其中的 `index=False` 表示不将 DataFrame 的索引写入 csv 文件。你可以根据自己的实际需求调整这些参数。

python 使用pandas库中的read_excel()函数来读取xlsx文件为列表有什么需要注意的地方

首先需要保证pandas库已经正确安装。使用read_excel()函数读取xlsx文件时，需要确保文件路径正确。另外，在读取时可以设置参数来指定读取的sheet名称或者索引，以及需要加载的列数。如果读取的文件存在空值或者异常值，可以使用fillna()函数或者其他数据清洗方法进行处理。最后，需要确保读取的数据格式正确，尤其是日期和时间格式的数据。