Pandas read_excel 返回'没有足够的值来解包（预期 2，得到 1）'

Posted 2023-02-19

【中文标题】Pandas read_excel 返回\'没有足够的值来解包（预期 2，得到 1）\'

【英文标题】：Pandas read_excel returning 'not enough values to unpack (expected 2, got 1)'Pandas read_excel 返回'没有足够的值来解包（预期 2，得到 1）'

【发布时间】：2018-07-26 13:53:27

【问题描述】：

我的问题很简单，我只是想使用 pandas 将本地的 excel 文件读入数据框。

filename = 'test.xlsx'
df = pd.read_excel(filename)

xlsx 文件有多个工作表，但我得到相同的 "ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)" 即使指定工作表名。

Traceback（最近一次调用最后一次）：

文件“”，第 1 行，在 pd.read_excel(文件名)

文件 “C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\excel.py”，行 200，在 read_excel 中 io = ExcelFile(io, engine=engine)

文件 “C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\excel.py”，行 257，在 初始化 self.book = xlrd.open_workbook(io)

文件 "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\xlrd__init__.py", 第 422 行，在 open_workbook 中 ragged_rows=ragged_rows,

文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\xlrd\xlsx.py”，行 833，在 open_workbook_2007_xml x12sheet.process_stream(zflo, 标题)

文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\xlrd\xlsx.py”，行 第553章 self.do_merge_cell(elem)

文件“C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\xlrd\xlsx.py”，行 第609章 first_cell_ref, last_cell_ref = ref.split(':')

ValueError: 没有足够的值来解包（预期 2，得到 1）

编辑：我创建了一个新的 Excel 文件，并将原始文件中的两个选项卡复制到新的 Excel 文件中。 Pandas read_excel 使用新文件。但是，我希望能够从原件开始工作。

【问题讨论】：

你能发布完整的回溯吗？

@FHTMitchell 已添加。

谢谢。这很奇怪。这是什么版本的python和pandas？

你的excel文件里有没有异常的公式？看起来它试图评估公式中的范围（通常看起来像 A1:B2），但找不到 : 字符。

@FHTMitchell Python 3.6，熊猫 0.20.1

【参考方案1】：

我仍然不完全理解这个问题的机制，但我能够解决它。我使用 urllib.requests 中的 urlopen 将文件下载到本地，并使用 openpyxl 加载工作簿，然后加载我想要的工作表。工作表顶部有 5 行合并单元格，底部有 5 行合并单元格。然后我使用 unmerge_cells 方法取消合并 最后 5 行合并单元格。然后，我使用修改后的工作表再次保存了工作簿。然后我可以使用 skiprows=5 参数运行 pd.read_excel 。它是这样工作的。

【参考方案2】：

可能的解决方法如下：

import openpyxl

wb1 = openpyxl.load_workbook('filename.xlsx') ## opening the file
sheets_list = list(wb1.get_sheet_names()) ## getting all sheets' streams
active_sheet = wb1.get_sheet_by_name(sheets_list[0]) ## picking up the first sheet

df1 = pd.DataFrame(active_sheet.values)

df1 = df1.iloc[3 : , :] ## skipping first three rows assuming merged cells are in 
                        ## this range