pd.read_excel方法用手动释放am

我不确定我是否完全理解了你的问题。pd.read_excel方法是用于读取Excel文件的Python库中的一个方法。在使用此方法时，不需要手动释放内存。但是，如果您正在使用大型Excel文件，则可能需要使用适当的技术来处理内存问题，例如使用分块读取文件。如果您遇到了内存问题，您可能需要考虑使用其他Python库，例如Dask或Modin。我希望这个答案可以帮助到你。如果你有更多的问题，请继续问吧！

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pd.read_table 和pd.read_excel 的区别

pd.read_table和pd.read_excel是pandas库中用于读取数据的两个函数。

pd.read_table函数用于从文本文件中读取数据，并将其转换为DataFrame对象。它可以读取以制表符、逗号或其他分隔符分隔的文本文件。默认情况下，它假设文件的第一行是列名，并将其作为DataFrame的列标签。

pd.read_excel函数用于从Excel文件中读取数据，并将其转换为DataFrame对象。它可以读取多个工作表中的数据，并支持各种Excel文件格式，如xls和xlsx。默认情况下，它假设第一行是列名，并将其作为DataFrame的列标签。

两者的区别主要在于读取的文件类型和功能上的差异。pd.read_table适用于读取文本文件，而pd.read_excel适用于读取Excel文件。

如果你有一个以制表符、逗号或其他分隔符分隔的文本文件，你可以使用pd.read_table来读取它。例如：

import pandas as pd

data = pd.read_table('data.txt', sep='\t')  # 以制表符分隔的文本文件

如果你有一个Excel文件，你可以使用pd.read_excel来读取它。例如：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')  # 读取Excel文件

需要注意的是，使用pd.read_excel函数需要安装openpyxl或xlrd等Excel文件处理库。

python中pd.read_pd.read_excel软件在Python中

`pd.read_excel()` 是 Pandas 库中用于读取 Excel 文件的函数。使用前需要先安装 Pandas 库，可以通过以下命令进行安装：

pip install pandas

安装完成后，就可以在 Python 中使用 `pd.read_excel()` 来读取 Excel 文件了。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df)

上述代码将会读取名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件，并将其转化为 Pandas 数据框（DataFrame）类型，最后输出该数据框。