pd.read_excel() 详细用法

pd.read_excel() 是 Pandas 库中用于读取 Excel 文件的函数，它可以读取 Excel 文件中的数据并将其转换为 Pandas 中的 DataFrame 格式，以方便进行数据处理和分析。

pd.read_excel() 函数的基本语法如下：

pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, verbose=False, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, convert_float=True, mangle_dupe_cols=True, **kwds)

其中，各参数的含义如下：

• io：要读取的 Excel 文件的路径（字符串）或文件对象（如 BytesIO 或 StringIO）。
• sheet_name：要读取的工作表的名称或索引。默认值为 0，即读取第一个工作表。
• header：指定数据集中的哪一行作为列名。默认值为 0，即使用第一行作为列名。如果设置为 None，则不使用列名。
• names：用于指定列名的列表。如果 header=None，则需要提供 names 参数。
• index_col：用于指定行索引的列的名称或列的序号。默认值为 None，即不使用行索引。
• usecols：用于指定要读取的列的名称或列的序号的列表。默认值为 None，即读取所有列。
• squeeze：如果数据集只有一列，则返回一个 Series 对象。默认值为 False，即返回一个 DataFrame 对象。
• dtype：用于指定每一列的数据类型的字典。默认值为 None，即 Pandas 将自动推断每一列的数据类型。
• engine：用于指定 Excel 文件的解析引擎。默认值为 None，即 Pandas 将自动选择最佳的解析引擎。可选值为 'openpyxl'、'xlrd' 和 'xlsxwriter'。
• converters：用于指定每一列的转换函数的字典。默认值为 None，即不进行转换。
• true_values 和 false_values：用于指定每一列中的 True 和 False 的值的列表。默认值为 None，即 Pandas 将自动推断 True 和 False 的值。
• skiprows 和 nrows：用于指定要跳过的行数和要读取的行数。默认值为 None，即不跳过任何行和读取所有行。
• na_values：用于指定每一列中的缺失值的列表。默认值为 None，即 Pandas 将自动推断缺失值。
• keep_default_na：指定是否保留 Pandas 中默认的缺失值列表。默认值为 True，即保留。
• verbose：指定是否输出详细信息。默认值为 False，即不输出。
• parse_dates 和 date_parser：用于指定哪些列应该被解析为日期时间类型以及如何解析日期时间的函数。