pandas の​ read_excel で​ #N/A が​空に​なる​理由｜​エラー値の​数え方

pandas の read_excel で Excel を読むと、#N/A や #REF! などのエラー値のセルは、空（NaN）として読まれます。keep_default_na=False を付けても、エラー値のセルは空のままです。

原因は、read_excel が .xlsx を openpyxl で読むときの pandas の処理の中で、エラー値のセルが空の値に置き換わることです。弊社は pandas 3.0.5 のソースと実測で確かめました。

弊社の事例では、品名が #N/A の行を pandas で数えて「0行」と出しました。読み方を替えて数え直すと、実際は約2万4千行ありました。

直し方は、エラー値を数える列を read_excel で読まず、openpyxl で開いてセルの型がエラー値のセルを数えることです。数が合っているかは、シートの XML から数えた数と照らします。

この記事は、Excel の台帳やマスタを Python で集計・照合する仕組みを任されている業務の担当者・情報システムの担当者に向けて書きます。

原因の切り分け、見分け方、直し方、落とし穴、確かめ方を、弊社の実測と、pandas の文書とソース、ECMA-376（Office のファイルの形式の国際規格）でまとめます。

原因: エラー値の​セルは、​文字の​扱いより​前に​空に​置き換わる

.xlsx のシートの XML では、エラー値のセルは型の印 t="e" を持ち、値の要素（v）にエラー値の文字が入ります。ECMA-376 の Part 1 は、型 e を「エラーを含むセル」と定めています（18.18.11 節）。

<c r="B6" t="e"><f>VLOOKUP(A6,マスタ!A:B,2,FALSE)</f><v>#N/A</v></c>

数式のセルは、数式と、最後に計算した結果のエラー値の両方を持ちます。弊社が XML を手で書いたファイルでは、値だけのエラー値のセルは、数式の無い t="e" のセルでした。

pandas の文書は、read_excel の engine を指定しないとき、.xlsx などは openpyxl で読むと書いています。pandas 3.0.5 のソースは、そのとき openpyxl を data_only=True で開きます。

同じソースは、セルの型がエラー値なら np.nan を返します（pandas/io/excel/_openpyxl.py の _convert_cell）。np.nan は、pandas が空として扱う値です。

この置き換えは、セルの値を取り出す段で起きます。na_values や keep_default_na が文字を空にするのは、その後の段です。そのため、この2つの引数を変えても、エラー値のセルは戻りません。

pandas の文書は、keep_default_na が False で na_values を指定しないとき「no strings will be parsed as NaN」と書いています。

エラー値のセルについての記述は、read_excel の頁にありません。この2点は、2026年11月1日に見た 3.0 系の文書（3.0.6）と最新の文書（3.1.0）で同じでした。

エラー値を np.nan にするソースの部分も、pandas 3.0.5 と 3.1.0 で同じ文字でした。

文字の​ “#N/A” は、​別の​理由で​空に​なる

文字として入った “#N/A” は、型 s の普通の文字のセルです。こちらは、pandas が既定で空と読む文字の一覧に “#N/A” が入っているために、空になります。

pandas の文書の na_values の説明は、既定で空と読む文字として、“#N/A”・“N/A”・“NA”・“NULL” など19個を挙げています（空の文字を含む）。

セル	keep_default_na=False のとき
エラー値の #N/A（型 e）	空のまま
文字の “#N/A”（型 s）	文字のまま残る

見た目は同じ #N/A でも、空になる理由が違います。そのため、効く直し方も違います。

弊社の​実測: 100行の​ファイルで、​#N/A の​15セルを​0と​数えた

弊社は 2026年11月1日に、pandas 3.0.5・openpyxl 3.1.5（Python 3.14.6）と合成のファイルで試しました。品名の列には、次のセルを入れました。

品名の列	セルの数
VLOOKUP の結果の #N/A	12
値で貼り付けた #N/A	3
数式の結果の #REF!	2
文字の “#N/A”	2
空のセル	4
普通の品名	77

ファイルは、ECMA-376 の形（t="e" と値の要素）で XML を書いた物と、それを LibreOffice 26.2.4.2 で保存し直した物の2つです。どちらも同じ結果でした。Excel では開いていません。

読み方	品名の列の数え方
read_excel の既定	空 23・“#N/A” と一致 0
keep_default_na=False	空 17・“#N/A” と一致 2・空の文字 4
na_filter=False	keep_default_na=False と同じ
dtype=str・dtype=object	既定と同じ
openpyxl（data_only=True）	型 e の #N/A 15・#REF! 2、型 s の “#N/A” 2
XML を直に読む	t="e" の #N/A 15・#REF! 2

既定の読み方の空23は、エラー値17・文字の “#N/A” 2・空のセル4の和です。空になった後では、どれが何かを見分けられません。

keep_default_na=False を付けると、“#N/A” と一致する数は0から2になります。直ったように見えますが、2は文字の “#N/A” で、エラー値の15セルは空のままです。

pandas 3.0.5 では、どの読み方でも警告を出しませんでした。3.1.0 では、engine を指定しない read_excel に、既定の engine が将来 calamine へ変わる予告の警告が出ます。

既定の読み方は、国の列の “NA”（ナミビアの国の符号として入れた3セル）と、備考の列の “N/A” 5セル・“NULL” 1セルも空にしました。

弊社の​事例: 0行と​数えた​品名の​ #N/A が、​約2万4千行あった

2026年10月、お客様から受け取った単価のマスタ（Excel）を検品したとき、品名が #N/A の行を pandas で数え、「0行」と出しました。

同じころ、照合に使う正解の一覧も pandas で読んで作っていました。一覧の全行を照らすと、品名の #N/A が、正解の側だけ空になっていました。

正解の一覧は XML を直に読む方式に、検品の数は openpyxl で数える方式に替えました。数え直すと、品名が #N/A の行は約2万4千行ありました。

0という数はもっともらしく見え、数え方の誤りは、全行の照合まで表に出ませんでした。

見分け方​: ​空が、​エラー値か、​文字か、​空の​セルか

read_excel の既定と keep_default_na=False の2通りで読み、同じセルがどう読まれるかを比べます。

既定と keep_default_na=False（表では False）での見え方	疑う所
既定で空、False でも空	エラー値のセル（型 e）
既定で空、False では “#N/A” などの文字	既定で空と読む文字の一覧
既定で空、False では空の文字	空のセルか、計算結果の無い数式

弊社が試した読み方（engine が openpyxl＝pandas 3.0.5 の既定）では、keep_default_na=False で空（NaN）が残ったのは、エラー値のセルだけでした。

空のセルと計算結果の無い数式は、空の文字（“”）になりました。

ただし、エラー値の種類（#N/A か #REF! か）は、pandas では分かりません。種類ごとに数えるには、次の直し方に進みます。

直し方​: openpyxl で​エラー値の​セルを​数え、​XML の​数と​照らす

この記事のために書いたコードの手順は次のとおりです。

1. エラー値を数える・そのまま出す列は、read_excel で読まない
2. openpyxl を data_only=True で開き、セルの型（data_type）が e のセルを、列とエラー値の種類ごとに数える
3. 同じ数を、シートの XML の t="e" のセルから数え、2つが一致することを確かめる
4. 表として使うときは、エラー値を “#N/A” などの文字のまま残した表を作る

openpyxl の文書は、data_only は、数式のセルが数式を持つか、Excel が最後にシートを読んだときに保存された値を持つかを決める、と書いています。

data_only を付けないと、数式のセルは数式の文字で返ります。弊社の実測（XML を書いた方のファイル）では、型 e と読めたのは値だけの3セルで、数式の14セルは数式の文字でした。

import collections
import re
import sys
import zipfile
import xml.etree.ElementTree as ET

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter

NS = {"m": "http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2006/main",
      "r": "http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/relationships",
      "p": "http://schemas.openxmlformats.org/package/2006/relationships"}


def read_keep_errors(path, sheet, header_row=1):
    """エラー値のセルを "#N/A" などの文字のまま残して読む（空のセルは None）。"""
    wb = load_workbook(path, read_only=True, data_only=True)
    rows = [[c.value for c in row] for row in wb[sheet].iter_rows(min_row=header_row)]
    wb.close()
    width = max(len(r) for r in rows)
    rows = [r + [None] * (width - len(r)) for r in rows]
    return pd.DataFrame(rows[1:], columns=rows[0], dtype=object)


def count_errors_openpyxl(path, sheet):
    """列の文字とエラー値の種類ごとに、エラー値のセル（型 e）を数える。"""
    wb = load_workbook(path, read_only=True, data_only=True)
    n = collections.Counter()
    for row in wb[sheet].iter_rows():
        for c in row:
            if getattr(c, "data_type", None) == "e":
                n[(get_column_letter(c.column), c.value)] += 1
    wb.close()
    return n


def count_errors_xml(path, sheet):
    """同じ数を、シートの XML の t="e" のセルから数える（openpyxl を使わない）。"""
    z = zipfile.ZipFile(path)
    wb = ET.fromstring(z.read("xl/workbook.xml"))
    rid = next(s.get(f"{{{NS['r']}}}id") for s in wb.iter(f"{{{NS['m']}}}sheet") if s.get("name") == sheet)
    rels = ET.fromstring(z.read("xl/_rels/workbook.xml.rels"))
    target = next(r.get("Target") for r in rels.iter(f"{{{NS['p']}}}Relationship") if r.get("Id") == rid)
    part = target.lstrip("/") if target.startswith("/") else "xl/" + target
    n = collections.Counter()
    with z.open(part) as f:
        for _, el in ET.iterparse(f):
            if el.tag == f"{{{NS['m']}}}c":
                if el.get("t") == "e":
                    v = el.find("m:v", NS)
                    n[(re.match(r"[A-Z]+", el.get("r")).group(), v.text if v is not None else None)] += 1
                el.clear()
    return n


if __name__ == "__main__":
    path, sheet = sys.argv[1], sys.argv[2]
    a, b = count_errors_openpyxl(path, sheet), count_errors_xml(path, sheet)
    df = pd.read_excel(path, sheet_name=sheet)
    print("列 エラー値 openpyxl XML")
    for key in sorted(set(a) | set(b)):
        print(*key, a[key], b[key])
    print("pandas の既定で空と読んだセル（列ごと）:", df.isna().sum().to_dict())
    sys.exit(0 if a == b else 1)

使い方は python excel_errors.py マスタ.xlsx シート名 です。列とエラー値の種類ごとに openpyxl と XML の数を並べ、食い違えば終了コード1を返します。

事例で替えた先は、正解の一覧が XML を直に読む方式、検品の数が openpyxl で数える方式でした。このコードはこの記事のために書いたもので、2つを並べて照らす形にまとめています。

弊社は 2026年11月1日に、上の実測の2つのファイルと、openpyxl で書いたファイルで、このコードを確かめました。

確かめたのは、2つの数え方が #N/A 15・#REF! 2 で一致すること、read_keep_errors がエラー値を “#N/A” などの文字で残し、空のセルを None にすることです。

data_only=False で開くように壊した版では、openpyxl の数が #N/A 3・#REF! 0 になり、終了コード1を返しました。照らし合わせが、読み方の誤りを拾います。

read_keep_errors の表では、エラー値の “#N/A” と文字の “#N/A” は同じ文字になります。2つを分けて数えるときは、型 e だけを数える count_errors_openpyxl を使います。

落とし穴: 事例で​踏んだ​ものと、​試して​分かった​もの

事例で踏んだのは1つ目と2つ目です。3つ目からは、この記事のための 2026年11月1日の実測で確かめたものです。

• 0行を確かめずに出したread_excel で読んだ表で “#N/A” と一致する行を数えると、エラー値の行は0と出ます。0は、別の読み方で数えた数と照らしてから出します。
• keep_default_na=False で直ったように見える“#N/A” と一致する数が0から増えても、増えたのが文字の “#N/A” だけのことがあります。実測では0から2になり、エラー値の15セルは空のままでした。
• 計算結果の無い数式は、openpyxl でも None になるopenpyxl で数式を書いたファイルは、計算結果を持ちません。=NA() を2セル入れたファイルでは、openpyxl の data_only=True も None と読みました。
• dtype=str を付けても戻らない実測では、dtype=str と dtype=object は、既定の読み方と同じ空23でした。
• “NA” や “NULL” の文字も空になる既定で空と読む文字の一覧は、国の符号の “NA” も空にします。実測では、国の列の3セルが空になりました。

3つ目の、計算結果を持たないファイルができる理由は、Python で値を書いた Excel の計算結果が古いままの理由にまとめています。

確かめ方​: 2つの​読み方の​数が、​列と​種類ごとに​一致する

短い時間で確かめるなら、ファイルを上のコードに通します。openpyxl と XML の数が、列とエラー値の種類ごとに一致すれば、終了コードは0です。

0件と報告する前には、XML の t="e" のセルが本当に0かを、このコードの出力で見ます。

ただし、2つの数え方はどちらも、ファイルに残った計算結果を読みます。計算結果の無い数式のセルは、どちらも数えません。

弊社の事例で誤りが見つかったのは、一覧の全行を照らしたときでした。数の照合に加えて行ごとに照らすと、どの行が抜けたかまで分かります。

自力で​どこまで​やれるか

読むファイルが少なく、エラー値を数える列が決まっているなら、自力で足ります。上のコードは、pandas と openpyxl と Python の標準のライブラリだけで動きます。

自力の壁は次の3つです。

• ファイルと列が多く、どの列のエラー値を空と読んでよいかを、列ごとに決める必要がある
• エラー値の行ごとに、照合先にコードが無いのか、数式の参照が壊れているのかを切り分ける必要がある
• 毎月の集計や照合で、数え方の誤りを全行の照合で止める工程を、続けて回す必要がある

外注する​場合の​判断基準

外注の分かれ目は、Excel から数えた数を、別の読み方と全行で照らす工程を、自社で持ち続けられるかです。外注するなら、見積もりを比べる前に次の3点を確かめてください。

• エラー値のセルと空のセルを、分けて数えるか
• 読み方の違う2つの方法で数え、数が合うかを確かめるか
• 0件という結果を、確かめずに報告する作りになっていないか

ゴムマリでは、2つ以上の台帳・帳票を全件突き合わせ、差分と要確認の箇所だけを返す仕事を、データ突合・照合チェックとして承ります。

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次の​一歩

手元の Excel を1本選び、エラー値がありそうな列を、read_excel の既定と keep_default_na=False の2通りで読んでください。

keep_default_na=False でも空が残る列には、弊社が試した読み方（engine が openpyxl）では、エラー値のセルがあります。engine を calamine にすると、エラー値は空の文字になり、この見分け方は使えません。

そのうえで、上のコードで種類ごとに数え、XML の数と合うかを見ます。

帳票を自動で作るときに、数字が正しいことを仕組みで確かめる方法は、既存Excel様式を自動生成するときの品質保証にまとめています。

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