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(pandas read_excel参数) 详解pandas.read_excel()（读取Excel文件）函数使用方法

pandas.read_excel() 是 pandas 库中用于从 Excel 文件读取数据的一个非常实用的函数。这个函数能够读取.xls和.xlsx格式的文件，并将其转换成 pandas DataFrame 对象，这对于数据分析和数据处理来说非常方便。

下面我将详细介绍如何使用 pandas.read_excel() 函数，包括基本用法和一些高级配置选项。

基本要求

在使用 pandas.read_excel() 之前，确保你已经安装了 pandas 和 openpyxl（用于读取 .xlsx 文件）或 xlrd（用于读取 .xls 文件）包。如果还没有安装，可以通过下面的命令安装：

pip install pandas openpyxl

基本用法

基本的 pandas.read_excel() 用法非常直接。只需要指定文件的路径即可：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('文件路径.xlsx')

# 查看 DataFrame
print(df)

指定工作表

如果你的 Excel 文件包含多个工作表，可以使用 sheet_name 参数指定要读取的工作表。sheet_name 可以是工作表的名字或者索引（从 0 开始）：

# 按照工作表名读取
df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 按照工作表索引读取（例如读取第一个工作表）
df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name=0)

跳过行和使用列

有时 Excel 文件包含一些不需要的标题行或者汇总行，你可以使用 skiprows 参数跳过开头的几行，使用 usecols 参数指定需要读取哪些列：

# 跳过前两行，只读取 A 到 D 列
df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', skiprows=2, usecols='A:D')

指定索引列

通过 index_col 参数，你可以指定某列作为 DataFrame 的索引：

# 将第一列（从0开始计算）设置为索引
df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', index_col=0)

处理缺失值

Excel 文件中的缺失值默认会被转换成 NaN。如果你想自定义缺失值的表示方式，可以使用 na_values 参数：

# 将“缺失”转换成 NaN
df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', na_values=['缺失'])

示例完整代码

import pandas as pd

# 读取特定工作表，跳过前两行，只用 A 到 D 列，并将第一列作为索引
df = pd.read_excel(
    '文件路径.xlsx',
    sheet_name='Sheet1',
    skiprows=2,
    usecols='A:D',
    index_col=0,
    na_values=['缺失']
)

# 查看 DataFrame
print(df)

这就是 pandas.read_excel() 的基本使用方法和一些高级配置选项。通过调整这些参数，你可以根据具体的需求灵活地读取 Excel 文件中的数据。
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