pd.read_excel参数，举例说明

`pd.read_excel()` 是 Pandas 库中读取 Excel 文件的函数，常用参数如下：

- `io`：读取的 Excel 文件名或者文件路径。
- `sheet_name`：读取的 sheet 名称或者 sheet 序号，默认为 0。
- `header`：指定列名所在行数，默认为 0，即第一行。
- `index_col`：指定索引列的列号或者列名，默认为 None，不指定索引列。
- `usecols`：指定读取的列号或者列名，可以是一个列表或者字符串。
- `dtype`：指定读取的数据类型，可以是一个字典，键为列名，值为数据类型。
- `skiprows`：指定需要跳过的行数，可以是一个整数或者列表。
- `nrows`：指定读取的行数。
- `skipfooter`：指定需要跳过的底部行数。
- `na_values`：指定需要被识别为 NaN 的值。
- `keep_default_na`：指定是否保留默认的 NaN 值。
- `converters`：指定自定义转换函数，可以是一个字典，键为列名，值为函数。

举例说明：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, index_col=None, usecols='A:C', dtype={'A': str, 'B': float, 'C': str}, skiprows=[0, 1], nrows=10, skipfooter=0, na_values=['NA'], keep_default_na=True, converters={'B': lambda x: x * 1000})

# 输出读取的数据
print(df)

以上代码会读取名为 `data.xlsx` 的 Excel 文件中的 `Sheet1` sheet，从第 2 行开始读取，读取前 10 行，跳过底部行，将第 1 列解析为字符串类型，第 2 列解析为浮点数类型并乘以 1000，第 3 列解析为字符串类型，将 `NA` 视为 NaN 值。最后将读取的数据输出到控制台。