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pd.read_excel 读取 Excel 文件在数据分析中，Excel 文件是最常见的数据存储格式之一。pandas 库提供了非常方便的函数 read_excel()，用于读取 Excel 文件并将其转换为 DataFrame 对象。这个函数能够处理 .xls 和 .xlsx 格式的文件。
首先，我们需要导入 pandas 库：
python
import pandas as pd
使用 pd.read_excel() 读取 Excel 文件非常简单，只需传入文件路径即可：
python
df = pd.read_excel('data.xlsx')
这将返回一个 DataFrame，其中包含 Excel 文件中的所有数据。默认情况下，read_excel() 读取第一个工作表。
如果 Excel 文件中有多个工作表，我们可以使用 sheet_name 参数来指定读取哪个工作表。你可以传入工作表的名称或索引（从 0 开始）：
```python df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2') # 通过工作表名称
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=1) # 通过工作表索引 ```
如果想同时读取多个工作表，可以将 sheet_name 设置为一个列表：
python
dfs = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])
dfs 将是一个字典，键是工作表的名称，值是对应的 DataFrame。
通过 usecols 参数，我们可以指定只读取特定的列。这在处理大数据集时非常有用，可以节省内存和提高读取速度。
python
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['A', 'C', 'D'])
你也可以通过列的索引位置选择列：
python
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[0, 2, 3])
如果 Excel 文件中包含一些不需要的行（比如标题行或者注释行），可以使用 skiprows 参数跳过这些行：
python
df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=3) # 跳过前3行
如果你想跳过指定的行号，也可以传入一个列表：
python
df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=[0, 2, 5])
nrows 参数允许你指定要读取的行数。例如，如果你只想读取文件的前 10 行：
python
df = pd.read_excel('data.xlsx', nrows=10)
read_excel 函数提供了多个参数用于处理缺失值。比如，na_values 参数可以指定哪些值应被视为缺失值：
python
df = pd.read_excel('data.xlsx', na_values=['NA', 'Missing'])
如果 Excel 文件中包含日期数据，read_excel() 会自动将日期列解析为 datetime 类型。你可以使用 parse_dates 参数来强制将指定的列转换为日期格式：
python
df = pd.read_excel('data.xlsx', parse_dates=['DateColumn'])
使用 dtype 参数可以指定每一列的数据类型：
python
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'Age': int, 'Salary': float})
DataFrame 对象读取的数据会被返回为一个 pandas DataFrame，可以直接进行后续的数据分析操作。举个例子：
python
df = pd.read_excel('data.xlsx')
print(df.head())
pd.read_excel() 是读取 Excel 文件的强大工具，可以通过各种参数定制读取行为。通过指定工作表、列、跳过行、处理缺失值等选项，用户能够灵活地读取需要的数据。
```python
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=[0, 1, 3], skiprows=2, nrows=100, parse_dates=['Date'])
print(df.head())