pandas读取excel表格，将C列的值设置成float64格式

要将pandas读取Excel表格时C列的值强制转换为`float64`格式，可以按照以下步骤操作：

1. 使用`pandas`库读取Excel文件[^1]：

import pandas as pd

# 假设文件名为'data.xlsx'，C列为索引2（Python下索引从0开始）
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols='C', engine='openpyxl')  # 或者其他引擎如'stata', 'xlrd'

2. 检查C列数据类型：

print(df['C'].dtype)

如果数据显示为`object`，表示需要转换。

3. 转换C列为`float64`：

df['C'] = df['C'].astype(float)

这将尝试将C列中的每个元素转换为浮点数，如果遇到无法转换为数字的元素（例如非数字字符），则会保留原样。

对于异常数据，可以在转换之前先筛选出可能是数字的单元格[^3]：

df['C'] = df['C'].apply(lambda x: float(x) if x.isnumeric() else None)

这样可以避免转换失败导致的计算问题。之后可以选择删除或填充这些缺失的`None`值。