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在使用 Pandas 处理 Excel 文件时，通常我们会遇到一个需求，即从 Excel 文件的第二行开始读取数据。默认情况下，pd.read_excel() 会将 Excel 文件的第一行作为列标题（header），但有时我们希望跳过第一行，直接从第二行开始读取数据。
pd.read_excel() 基本用法首先，我们来简单了解一下 pd.read_excel() 的基本用法：
```python import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xlsx') ```
这段代码会读取整个 Excel 文件，其中的第一行会被自动识别为列标题。
要从 Excel 的第二行开始读取数据，我们需要使用 header 参数。header 参数指定哪一行作为列名。如果我们想跳过第一行，将 header 设置为 1（Python 中索引从 0 开始，第二行的索引是 1）。
python
df = pd.read_excel('example.xlsx', header=1)
这段代码的作用是将 Excel 文件的第二行作为列标题，且数据从第三行开始被读取。
如果不仅需要跳过第一行的列名，还需要跳过第一行的数据，可以使用 skiprows 参数。skiprows 可以指定要跳过的行数或行号。如果想跳过第一行，可以设置 skiprows=1。
python
df = pd.read_excel('example.xlsx', skiprows=1)
这段代码会跳过 Excel 文件的第一行，不会将其作为列标题，同时会从第二行开始读取数据。
skiprows 和 header有时我们可能希望跳过 Excel 文件的前几行并指定其他行作为列标题。在这种情况下，可以将 skiprows 和 header 参数结合使用。
假设我们想跳过前两行，并将第三行作为列标题，可以这样做：
python
df = pd.read_excel('example.xlsx', skiprows=2, header=0)
在这种情况下，skiprows=2 会跳过前两行，而 header=0 表示将第三行作为列标题。
假设我们有一个 Excel 文件 data.xlsx，并希望从第二行开始读取数据，同时将第二行作为列标题。可以使用如下代码：
```python import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=1)
print(df.head()) ```
在使用 pandas.read_excel() 读取 Excel 文件时，通过合理使用 header 和 skiprows 参数，我们可以轻松地控制数据从哪一行开始读取。header 控制列标题行，skiprows 控制跳过的行数，灵活地配置这些参数可以帮助我们更高效地处理 Excel 数据。
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