在使用 Pandas 读取包含单元格注释的 Excel 文件时，尤其是 ODS 格式的文件，可能会遇到单元格注释与单元格内容混合的情况，导致数据读取不准确。例如，单元格内容为 "field_name"，而注释内容为 "Inserted comment"，读取后可能变成 "commentfield_name"。这严重影响了后续的数据处理和分析。本文将介绍如何使用 Pandas 处理这种情况，移除或忽略单元格注释，从而得到干净的数据。
问题分析
Pandas 在读取 Excel 文件时，对于单元格注释的处理方式取决于具体的引擎和文件格式。在 ODS 格式的文件中，Pandas 可能会将单元格注释的内容与单元格内容拼接在一起，导致数据混乱。通过分析 XML 结构，可以看到注释信息被包含在 office:annotation> 标签中，而单元格内容则在
标签中。Pandas 在读取时没有正确区分这两部分内容，而是简单地将它们拼接在一起。
解决方案：字符串切片
一种简单有效的解决方案是使用字符串切片。假设我们已经知道包含注释的行是最后一行，并且注释总是出现在第一个单元格中，我们可以使用字符串切片来移除注释部分。
import pandas as pd # 假设读取 Excel 文件后的数据如下 data = [['commentfield_name', 'alt_names', 'type']] # 移除第一个单元格中的注释 data[0][0] = data[0][0][7:] # 假设注释前缀长度为 7，例如 "comment" print(data)
这段代码首先导入 Pandas 库，然后定义一个包含注释的示例数据。接着，使用字符串切片 data[0][0][7:] 移除第一个单元格中的前 7 个字符，即注释部分。最后，打印处理后的数据，可以看到注释已经被成功移除。
示例代码
以下是一个更完整的示例，演示如何读取 Excel 文件并移除注释：
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('file.ods', engine='odf', sheet_name='x', skiprows=0)
# 获取最后一行数据
last_row = df.iloc[-1].tolist()
# 移除第一个单元格中的注释
last_row[0] = last_row[0][7:]
# 将处理后的最后一行数据更新到 DataFrame 中
df.iloc[-1] = last_row
# 打印处理后的 DataFrame
print(df)这段代码首先使用 pd.read_excel 读取 Excel 文件，然后获取最后一行数据。接着，使用字符串切片移除第一个单元格中的注释。最后，将处理后的最后一行数据更新到 DataFrame 中，并打印处理后的 DataFrame。
注意事项
- 上述解决方案假设注释总是出现在第一个单元格中，并且注释的前缀长度是固定的。如果实际情况不同，需要根据具体情况调整代码。
- 字符串切片的起始位置需要根据注释的实际长度进行调整。
- 这种方法适用于注释内容比较规律的情况。如果注释内容不规律，可能需要使用更复杂的字符串处理方法，例如正则表达式。
总结
本文介绍了如何使用 Pandas 处理包含单元格注释的 Excel 文件，并提供了一种基于字符串切片的解决方案。通过移除或忽略单元格注释，可以获得干净、准确的数据，从而更好地进行数据处理和分析。在实际应用中，需要根据具体情况调整代码，以适应不同的文件格式和注释内容。
