我不确定我是否完全理解你想做什么。不过，我有个建议：
下面我将使用一个Excel文件test.xlsx作为示例，其内容为

col_1  col_2  col_3
    1      2      3
    1      1      1
    2      2      2
    3      3      3

这个

from operator import mul
from functools import partial

units = pd.read_excel('test.xlsx', nrows=1)
converters = {
    col: partial(mul, 1 / units.at[0, col])
    for col in units.columns
}
df = pd.read_excel('test.xlsx', skiprows=[1], converters=converters)

生成以下 Dataframe df：

col_1  col_2     col_3
0    1.0    0.5  0.333333
1    2.0    1.0  0.666667
2    3.0    1.5  1.000000

此处不包括包含单位的行。如果要包括它，请将最后一行替换为：

df = pd.concat([
         units,
         pd.read_excel('test.xlsx', skiprows=[1], converters=converters)
     ]).reset_index(drop=True)

结果：

col_1  col_2     col_3
0    1.0    2.0  3.000000
1    1.0    0.5  0.333333
2    2.0    1.0  0.666667
3    3.0    1.5  1.000000

(If你可能想知道为什么我没有使用lambdas来定义转换器：如果通过变量定义它们，这通常会失败。）
因此，如果您想将其集成到您的代码中，则如下所示：

from operator import mul
from functools import partial

...

for filename in filenames:
    filepath = "./" + directory + "/" + filename
    units = pd.read_excel(filepath, nrows=1)
    converters = {
       col: partial(mul, 1 / units.at[0, col])
       for col in units.columns
    }
   readData = pd.read_excel(filepath, skiprows=[1], converters=converters)

• • EDIT**：今天重新思考这个问题后，我意识到使用转换器可能不是最好的方法。转换器函数非常基本（简单除法），因此有更好的解决方案：

for filename in filenames:
   readData = pd.read_excel("./" + directory + "/" + filename)

   # Version 1: Discarding row with units
   readData = (readData.iloc[1:, :] / readData.iloc[0, :]).reset_index(drop=True)

# Version 2: Keeping row with units
   readData.iloc[1:, :] /= readData.iloc[0, :]

我刚刚遇到这个问题，因为我也遇到了同样的问题。虽然@Timus的答案实际上解决了手头的问题，但我想我还是会分享我提出的解决方案，因为它实际上使用了read_excel的converters参数用于多索引 Dataframe 。
假设我们有以下表格（excel格式）：

width | height |
   nm |     mm |
----------------
    1 |      4 |
    2 |      5 |
    3 |      6 |

第一行是测量的东西，第二行说明单位。后面所有的行都是测量的数据。
现在，要将excel文件读入Pandas DataFrame并将测量数据转换为米，您可以执行以下操作：

import pandas as pd

converters = {
    ("width", "nm"): lambda nm: nm / 1_000_000_000,
    ("height", "mm"): lambda mm: mm / 1_000,
}

data = pd.read_excel("PATH/TO/EXCEL/FILE", header=[0, 1], converters=converters)
print(data)

这里的关键点是元组用于寻址应用转换器的列（例如("width", "nm")）。
结果如下所示：

width height
             nm     mm
0  1.000000e-09  0.004
1  2.000000e-09  0.005
2  3.000000e-09  0.006

当然，DataFrame中的 * units * 不再正确。要删除它们，可以在脚本中添加以下行：

data.columns = data.columns.droplevel(1)

然后print输出：

width  height
0  1.000000e-09   0.004
1  2.000000e-09   0.005
2  3.000000e-09   0.006