python读取合并单元格后的xlsx文件出现缺失值

当你在Python中使用pandas库读取包含合并单元格的Excel (xlsx) 文件时，可能会遇到缺失值（NaN）。这是因为pandas默认不会解析或保留合并单元格的内容，它会将它们视为单独的数据行，并可能出现空值。例如，如果你有一个单元格区域A1:B2被合并成一个，而实际数据只填充了A1，那么B1就会被视为缺失值。

处理这种缺失值的方法有几种：

1. **手动处理**：在读取文件前，先了解数据结构，如果知道哪些合并单元格应该合并在一起，可以尝试分开读取并合并数据。

import pandas as pd

# 假设我们知道A1:B2是合并的，我们可以按行读取然后合并
data = pd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl', sheet_name='Sheet1')
df = pd.concat([pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1', startcol=0, endcol=2, nrows=1),
                pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=1, startcol=0, endcol=2, nrows=1)])

2. **设置`engine`**：使用`openpyxl`引擎，它可以更好地处理合并单元格，但需要逐列读取并合并。

sheet = pd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl', sheet_name='Sheet1', keep_default_na=False)

3. **解析合并单元格**：`excelx`库提供了一个函数`merge_cells()`来解析合并单元格。首先识别出合并单元格，然后再读取。

from excelx import load_workbook

# 加载工作簿
wb = load_workbook(filename='file.xlsx')
ws = wb['Sheet1']
merged_cells = ws.merged_cell_ranges

# 解析合并单元格并读取数据
dfs = []
for cell_range in merged_cells:
    df_temp = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=None, usecols=list(cell_range), engine='openpyxl')
    dfs.append(df_temp)

result = pd.concat(dfs, axis=1)

记得在每种情况下检查处理后的数据是否有缺失值，可能还需要进一步清洗。