python pd.read_excel参数

### 回答1：
pandas库中的read_excel函数的参数，用于读取Excel文件，包括文件路径、sheet名称、行列范围、数据类型、缺失值处理等。具体参数如下：

1. filepath_or_buffer：Excel文件路径或文件对象。
2. sheet_name：要读取的sheet名称或sheet编号，默认为，即第一个sheet。
3. header：指定表头所在行数，默认为，即第一行。
4. index_col：指定索引列，默认为None，即不指定。
5. usecols：指定要读取的列，默认为None，即读取所有列。
6. dtype：指定每列的数据类型，可传入字典或类型名。
7. na_values：指定缺失值的标识符，可传入列表或字典。
8. skiprows：指定要跳过的行数，可传入整数或列表。
9. nrows：指定要读取的行数，可传入整数。
10. skipfooter：指定要跳过的尾部行数，可传入整数。
11. engine：指定解析引擎，可传入'openpyxl'或'xlrd'。
12. converters：指定每列的转换函数，可传入字典。
13. squeeze：是否将单列数据转换为Series，默认为False。
14. thousands：千分位分隔符，默认为','。
15. decimal：小数点分隔符，默认为'.'。

### 回答2：
pd.read_excel参数是Pandas中一个读取Excel文件的方法。使用该方法可以轻松地将Excel文件转换为Pandas中的DataFrame格式，以便进行数据清洗和处理。

1. filepath_or_buffer：Excel文件路径或数据流。

2. sheet_name：读取Excel文件中的特定工作表。可以是工作表名称，也可以是工作表编号（从0开始）。默认显示第一个工作表。

3. header：用作DataFrame列名的行号。默认值为0，表示将第一行作为列名。如果header=None，则不使用行名。

4. index_col：用作行号的列编号或名称。默认值为None。

5. names：指定列名称。如果header=None，则names必须有该值。

6. skiprows：要跳过的行数（从文件开头开始）。默认值为0，表示不跳过。

7. skipfooter：要跳过的行数（从文件结尾开始）。默认值为0，表示不跳过。

8. nrows：要读取的行数。默认值为None，表示读取所有行。

9. usecols：要读取的列列表。默认值为None，表示读取所有列。

10. dtype：每列的数据类型。可对不同列数据指定不同的数据类型。

11. verbose：打印日志信息。

12. encoding：用于解码Excel文件的编码格式，默认为UTF-8。

13. converters：用于转换特定列的函数或字典。

14. na_values：替换Excel文件中的缺失值。

15. keep_default_na：是否保留默认的缺失值列表。

在使用该方法时，我们需要传入filepath或buffer参数，指定要读取的Excel文件，同时搭配其他参数来控制读取的行数、列数、数据类型等。此外，还可以使用其他的方法对Excel表格进行读取，如read_csv()等。在实际项目中，我们应根据具体的需求选择使用哪种方法来进行数据处理。

### 回答3：
Python中的pandas库提供了一个非常方便的read_excel函数，通过该函数可以非常简便地读取和处理Excel文件。read_excel函数的参数非常多，本文将详细介绍这些参数的作用和用法。

首先是最基本的参数——filepath_or_buffer。这个参数指定了Excel文件的路径或者是名字。如果是绝对路径，那么就是文件所在的完整路径，如果是相对路径，就是相对于当前Python脚本的路径。如果文件在当前Python脚本的同一目录下，则可以用文件名代替路径。

下一个参数是sheet_name，用来指定要读取的Excel表格名。如果Excel文件中只有一个表格，则可以直接指定表格名，如果有多个表格，则可以传递一个列表，里面每个元素指定一个表格名，或者使用整数表示表格在Excel文件中的位置，参数表示要读取的Excel表格的索引。此外，这个参数还可以取值为None，表示忽略表格名，返回所有表格的内容的字典。

header参数用来指定表头，可以是一个整数，表示表头所在的行数，或者是一个列表，指定每一列的表头。

接下来是index_col参数，这个参数可以指定一个或多个列作为索引。默认情况下，索引列为0，也就是第一列。如果要指定多列，则需要传递一个由列号构成的列表。

usecols参数指定要读取哪些列，可以是要读取的列号构成的列表，或者是想要读取的列的名字。

接下来是dtype参数，这个参数用来指定读取数据时每个列的数据类型。通常情况下，可以用Python的数据类型来指定，也可以用Numpy的数据类型来指定。比如，可以通过{'names': ('a', 'b', 'c'), 'formats': ('i4', 'f4', 'U10')}来指定一个包含三列分别为整数、浮点数和字符串的表格。

parse_dates参数表示要将哪些列解析为日期时间格式。可以传递一个列号构成的列表，也可以传递一个布尔型的列表，指示每一列是否需要解析。

date_parser表示解析日期时间格式时使用的函数，通常情况下我们不需要指定这个参数，pandas自带了一个默认的解析函数，可以很好地处理大多数的日期时间格式。

na_values参数表示用哪个值来表示缺失值，默认为NaN。

sheet_prefix参数表示是否在行名前添加表格名。如果要在每一行行名前添加表格名，可以将这个参数设置为True。

用样例代码来演示读取excel文件：

import pandas as pd
data = pd.read_excel(filepath_or_buffer = 'sample.xlsx', sheet_name = 0)
print(data)

这段代码读取了当前目录下的sample.xlsx文件的第一个表格，然后打印出了表格中的内容。

以上就是Python中pandas库中read_excel函数的参数的详细介绍。熟练掌握这些参数，可以更轻松地读取和处理Excel文件。