Pandas read_excel()单元格中的换行符

Pandas是一个Python库，用于数据处理和分析。read_excel()是Pandas中的一个函数，用于读取Excel文件中的数据。

在read_excel()函数中，可以使用参数keep_default_na=False来防止将Excel单元格中的换行符解析为NaN值。默认情况下，Pandas会将空白单元格解析为NaN值，但是如果使用了keep_default_na=False参数，Pandas将保留换行符并将其视为有效的字符串。

这在处理包含换行符的文本字段时非常有用，例如读取包含多行文本的单元格数据。通过保留换行符，我们可以保持数据的完整性，并在需要时进行进一步处理。

下面是一个示例代码，演示如何使用Pandas的read_excel()函数来读取包含换行符的Excel单元格数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，保留换行符
df = pd.read_excel('data.xlsx', keep_default_na=False)

# 打印数据框的内容
print(df)

在上面的代码中，我们将Excel文件名指定为"data.xlsx"，并使用keep_default_na=False参数来保留换行符。读取完成后，可以通过打印数据框（DataFrame）来查看读取的数据。

注意：以上答案提到的Pandas是一个流行的数据处理和分析库，如果您对Pandas感兴趣，可以参考腾讯云提供的产品和服务来支持数据分析和处理需求。