Python Pandas库的read_excel()函数
Python Pandas库的read_excel()函数用于读取Excel文件，它支持读取任何格式的Excel文件，包括xls、xlsx、xlsm、xlsb等。它可以轻松地从Excel文件中提取数据，并将其转换为Pandas的DataFrame对象。
read_excel()函数的使用方法
使用read_excel()函数读取Excel文件需要指定一些参数，这些参数用于控制读取行为。下面列出了read_excel()函数的一些常用参数：
- filepath_or_buffer：指定Excel文件的路径。
- sheet_name：指定要读取的工作表名称，可以是字符串或整数，如果没有指定，则默认读取第一个工作表。
- header：指定行作为列标题，可以是整数或字符串，如果没有指定，则默认读取第一行。
- skiprows：指定要跳过的行数，可以是整数或列表，如果没有指定，则默认跳过第一行。
- usecols：指定要读取的列，可以是整数或字符串，如果没有指定，则默认读取所有列。
- skipfooter：指定要跳过的行数，可以是整数或列表，如果没有指定，则默认跳过一行。
- index_col：指定用作索引的列，可以是整数或字符串，如果没有指定，则默认使用第一列。
- parse_dates：指定要解析为日期的列，可以是整数或字符串，如果没有指定，则默认不解析日期。
- na_values：指定要视为缺失值的值，可以是整数或字符串，如果没有指定，则默认不视为缺失值。
- thousands：指定千位分隔符，可以是整数或字符串，如果没有指定，则默认使用逗号。
- encoding：指定文件编码，可以是整数或字符串，如果没有指定，则默认使用utf-8编码。
- squeeze：指定是否将DataFrame转换为Series，可以是布尔值或字符串，如果没有指定，则默认不转换。
例如，要读取Excel文件“example.xlsx”中的第二个工作表，使用第三行作为列标题，只读取第一列和第三列，跳过一行，将第一列作为索引，并将第三列解析为日期，可以使用以下代码：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet2', header=2, usecols=[0,2], skipfooter=1, index_col=0, parse_dates=[2])
使用read_excel()函数可以轻松地从Excel文件中提取数据，并将其转换为Pandas的DataFrame对象，这样可以更容易地处理Excel文件中的数据。