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pd.read_excel 使用指南pd.read_excel 是 Pandas 库中用于读取 Excel 文件的一个非常常用的函数。它能够处理 .xls 和 .xlsx 格式的文件，并将数据加载到一个 Pandas DataFrame 中，便于后续的数据分析和处理。
```python import pandas as pd
df = pd.read_excel('文件路径.xlsx') ```
此命令将读取指定路径的 Excel 文件，并返回一个 DataFrame。
ioio 是要读取的 Excel 文件的路径或 URL。支持本地文件路径、URL 和类文件对象。
python
df = pd.read_excel('data.xlsx')
df = pd.read_excel('https://example.com/data.xlsx')
sheet_namesheet_name 用于指定要读取的工作表名称。如果不指定，默认读取第一个工作表。
```python
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None) # 返回字典形式，键为工作表名称，值为 DataFrame ```
headerheader 参数用于指定哪一行作为列名，默认为 0，即第一行。
```python
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=1) ```
index_colindex_col 用于设置 DataFrame 的索引列，可以指定单列或多列。
```python
df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)
df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=[0, 1]) ```
usecolsusecols 用于指定要读取的列，可以是列名、列索引、或列的列表。
```python
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['A', 'B'])
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[0, 2]) ```
dtypedtype 用于指定列的数据类型，可以通过字典形式来设置。
```python
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'Age': int}) ```
skiprowsskiprows 用于跳过前几行数据，常用于忽略某些非数据行（例如表头或注释）。
```python
df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=2) ```
nrowsnrows 用于限制读取的行数。适合读取较大文件时进行调试。
```python
df = pd.read_excel('data.xlsx', nrows=10) ```
engineengine 用于指定使用的 Excel 解析引擎。默认情况下，Pandas 会根据文件格式自动选择引擎，但可以手动指定为 openpyxl 或 xlrd。
```python
df = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl') ```
假设我们有一个包含学生信息的 Excel 文件，文件路径为 students.xlsx，内容如下：
| Name | Age | Grade | |--------|-----|-------| | Alice | 22 | A | | Bob | 23 | B | | Charlie| 21 | A |
以下是读取这个 Excel 文件的几个常见操作：
python
df = pd.read_excel('students.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(df)
python
df = pd.read_excel('students.xlsx', usecols=['Name', 'Grade'])
print(df)
python
df = pd.read_excel('students.xlsx', index_col=0)
print(df)
pd.read_excel 是 Pandas 中强大的函数，它能灵活地读取 Excel 文件并返回一个 DataFrame。通过调整参数，你可以方便地读取特定工作表、指定列、设置索引等，帮助你高效地处理 Excel 文件数据。
```