python，read_excel每个参数的含义

`read_excel` 是 `pandas` 库提供的用于读取 Excel 文件的函数。它的用法如下：

pandas.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)

下面是各参数的含义：

- `io`: 文件路径、URL、用于打开文件的文件型对象或者是可打开文件的字符串。例如，`'path/to/file.xlsx'`、`'http://example.com/file.xlsx'`、`BytesIO(raw_data)` 等等。必须指定。
- `sheet_name`: 如果 Excel 文件中有多个 Sheet，指定要读取的 Sheet 名称或索引。默认为 `0`，即读取第一个 Sheet。可以是单个字符串或整数，或者是一个字符串列表或整数列表，以读取多个 Sheet。
- `header`: 指定 Excel 文件中作为列名的行数，默认为 `0`，即第一行。如果没有表头，可以设置为 `None`。
- `names`: 指定列名，如果文件没有列名，则设置为 `None`。
- `index_col`: 指定哪一列作为行索引，可以是列名或列的序号。默认为 `None`，即自动生成行索引。
- `usecols`: 指定需要读取的列，可以是列名或列的序号。默认为读取所有列。
- `squeeze`: 如果数据只包含一个列，返回一个 Series 对象。如果为 `False`，返回一个 DataFrame 对象。默认为 `False`。
- `dtype`: 指定每一列的数据类型，可以是字典或者函数。例如，`dtype={'列名': np.float64}`，或者 `dtype=str`。
- `engine`: 指定用于读取 Excel 文件的引擎。可以是 `xlrd`、`openpyxl` 或 `odfpy`。如果未指定，则根据文件扩展名自动选择引擎。
- `converters`: 将指定列名转为指定的数据类型。例如，`converters={'列名': str}`。
- `true_values` 和 `false_values`: 指定哪些字符串应该被解析为 `True` 和 `False`。
- `skiprows`: 要跳过的行数，从文件开头开始计数。例如，`skiprows=[0, 1]` 表示跳过前两行。
- `nrows`: 要读取的行数。
- `na_values`: 指定哪些字符串应该被解析为缺失值。
- `keep_default_na`: 是否保留默认的缺失值。默认为 `True`。
- `verbose`: 是否打印读取过程中的详细信息。默认为 `False`。
- `parse_dates`: 将指定的列解析为日期时间。可以是列名或列的序号。默认为 `False`。
- `date_parser`: 用于解析日期时间的函数。
- `thousands`: 指定千位分隔符。
- `comment`: 指定注释符号。
- `skipfooter`: 跳过文件末尾的行数。
- `convert_float`: 是否将浮点数转为整数。默认为 `True`。
- `mangle_dupe_cols`: 是否重命名重复的列名。默认为 `True`。