使用Python提取excel表中显示的准确价格数据，而不在Python上舍入值'；s侧

我有一个包含价格数据的excel表格，我想使用Python获取这些数据。excel工作表如下所示：

Unit Price(USD)
---------------
1235.79
1.23

然而，价格的实际值有时为小数点后3位，例如，实际值分别为1235.794和1.234

这是我用来提取它们的代码。我正在使用xlrd模块提取数据

def bottom_mf(row, col):
    data_list = []
    global stop_iter_row         # constant
    while(row < stop_iter_row):           
        row += 1        
        if isinstance(pd.cell(row, col).value, float):
            data_list.append("%0.15g" % pd.cell(row, col).value)  
        else:
            data_list.append(pd.cell(row, col).value)  
    return data_list

def bottom_mf（行、列）：
数据列表=[]
全局停止行常数
而（行<停止行）：
行+=1
如果isinstance（局部单元格（行、列）、value、float）：
数据列表追加（“%0.15g”%pd.cell（row，col.value）
其他：
数据列表追加（局部单元格（行、列）.value）
返回数据列表

运行时应运行的代码示例：

import xlrd as xd
workbook1       = xd.open_workbook("sample.xlsx", on_demand = True)
sheet_names_pdf = workbook1.sheet_names()
pd              = workbook1.sheet_by_name(sheet_names_pdf[0]) 

stop_iter_row = pd.nrows()

def bottom_mf(row, col):
    data_list = []
    global stop_iter_row
    while(row < stop_iter_row):           
        row += 1        
        if isinstance(pd.cell(row, col).value, float):
            data_list.append("%0.15g" % pd.cell(row, col).value)  
        else:
            data_list.append(pd.cell(row, col).value)  
    return data_list

list_of_price = bottom_mf(2, 2)
print(list_of_price)

将xlrd作为xd导入
workbook1=xd.open\u工作簿（“sample.xlsx”，on\u demand=True）
工作表名称pdf=workbook1.工作表名称（）
pd=工作簿1.工作表按工作表名称（工作表名称\u pdf[0]）
stop_iter_row=pd.nrows（）
def底部_mf（行、列）：
数据列表=[]
全球停机位
而（行<停止行）：
行+=1
如果isinstance（局部单元格（行、列）、value、float）：
数据列表追加（“%0.15g”%pd.cell（row，col.value）
其他：
数据列表追加（局部单元格（行、列）.value）
返回数据列表
价格清单=底部价格（2，2）
打印（价格清单）

pd.单元格（行、列）.value

指价格数据。例如，我得到的数据是1235.794，而不是1235.79。我知道Python可以把这个数字四舍五入得到它，但我想把它提取出来，就像在excel表中看到的那样。我怎样才能做到这一点

xlrd能做到这一点吗？或者我应该使用其他模块，还是取整是唯一的方法

编辑1：

上面代码中使用xlrd提取的值是excel中的浮点数，而不是我在工作表中实际看到的数据。我想得到的是我在工作表上看到的数据，单元格1可能是1.2345，但工作表上显示的是1.23，单元格2可能是10.456631，但在工作表上显示的是10.5。代码需要同时处理这两个单元格，而不必在Python中使用舍入方法

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感谢您的帮助。

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