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pdread_xls 是一个常用于从 Excel 文件中读取数据的函数，通常是在 Python 中使用 pandas 库时进行操作。pandas 提供了一种简单且高效的方式来处理 Excel 文件，特别适用于数据分析和数据科学工作流中的数据读取任务。
pdread_xls？pdread_xls 并不是 pandas 官方库中的一个独立函数。实际上，读取 Excel 文件的方法是通过 pandas.read_excel() 来实现的。由于名称相似，可能会有人将其误写为 pdread_xls。因此，本文将以 pandas.read_excel() 函数为核心，介绍如何在 Python 中使用它来读取 .xls 和 .xlsx 格式的文件。
pandas 库在使用 pandas.read_excel() 之前，确保已经安装了 pandas 和 openpyxl（或者 xlrd，取决于文件格式）库。你可以通过以下命令进行安装：
bash
pip install pandas openpyxl xlrd
pandas.read_excel() 读取 Excel 文件最简单的用法是通过传入文件路径来读取 Excel 文件：
```python import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df) ```
默认情况下，read_excel() 会读取 Excel 文件的第一个工作表（sheet）。
如果你的 Excel 文件包含多个工作表，可以通过 sheet_name 参数来指定要读取的工作表：
```python
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet2') ```
你也可以传入工作表的索引（如 0 表示第一个工作表）：
```python
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=0) ```
如果你需要一次读取多个工作表，可以传入一个包含工作表名称或索引的列表：
```python
dfs = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])
for sheet, data in dfs.items(): print(f"Data from {sheet}:") print(data) ```
如果你只对 Excel 文件中的某些列感兴趣，可以使用 usecols 参数来指定：
```python
df = pd.read_excel('example.xlsx', usecols=['A', 'C', 'E']) ```
你还可以传入列的索引位置：
```python
df = pd.read_excel('example.xlsx', usecols=[0, 2, 4]) ```
有时，你可能不希望读取文件中的某些行。在这种情况下，使用 skiprows 参数来跳过指定的行：
```python
df = pd.read_excel('example.xlsx', skiprows=2) ```
可以通过 dtype 参数为读取的每一列指定数据类型：
```python
df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'column1': str, 'column2': float}) ```
如果 Excel 文件中包含空值，可以通过 na_values 参数将其转换为 NaN：
```python
df = pd.read_excel('example.xlsx', na_values=['NA', 'N/A']) ```
你可以使用 sheet_name=None 来读取 Excel 文件中的所有工作表，返回一个字典，键为工作表名，值为对应的数据框：
```python
dfs = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None)
for sheet_name, data in dfs.items(): print(f"Data from {sheet_name}:") print(data) ```
openpyxl 引擎对于 .xlsx 文件，pandas 会自动选择 openpyxl 作为读取引擎。但如果需要手动指定，可以使用 engine 参数：
```python
df = pd.read_excel('example.xlsx', engine='openpyxl') ```
如果 Excel 文件中包含日期数据，pandas 会尝试自动将其解析为日期类型。如果你希望手动指定日期列，可以使用 parse_dates 参数：
```python
df = pd.read_excel('example.xlsx', parse_dates=['DateColumn']) ```
pandas.read_excel() 是 Python 中处理 Excel 文件的强大工具。通过它，你可以轻松地读取 .xls 和 .xlsx 格式的文件，并将其转化为 pandas 的数据框（DataFrame）。无论是读取单个工作表、多个工作表，还是控制列、跳过行、处理缺失值，read_excel() 都能提供丰富的参数来满足不同的需求。
在数据分析和数据科学项目中，掌握 pandas.read_excel() 的使用技巧将大大提升你的工作效率。
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