pandas带有单位的excel数据怎么计算

Pandas是一个强大的数据分析库，在Excel文件中如果数据包含单位，你可以使用`pandas`读取Excel数据后，通过`pd.to_numeric()`函数将其转换为数值型，并指定`errors='coerce'`选项来处理无法转换的单元格，将它们转化为`NaN`值。然后，你可以对这些数值进行常规的计算操作。

例如，假设你有一个包含“金额”列的Excel表格，其中的金额有单位“元”：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', engine='openpyxl', errors='coerce')

# 将"金额"列转换为数值，保留非数字单元格为NaN
df['金额'] = pd.to_numeric(df['金额'], errors='coerce')

# 如果你想计算总金额，可以这样做：
total_amount = df['金额'].sum()

# 或者计算平均金额
average_amount = df['金额'].mean()

在这种情况下，如果你需要进行单位相关的计算，比如“每小时的费用”，你可能还需要额外的信息（如时间戳或工作小时数）。确保你在进行这些计算前清理好数据并考虑单位之间的换算。