dataset = pd.read_csv('D:/household_power_consumption/household_power_consumption.txt', sep=';', header=0, low_memory=False, infer_datetime_format=True, engine='c', parse_dates={'datetime':[0,1]}, index_col=['datetime']) dataset.replace('?', np.nan, inplace=True) # 替换异常值 values = dataset.values.astype('float32') # 统一数据类型为float类型，提高精度和速度 dataset["Global_active_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_active_power"],errors='coerce') dataset["Global_reactive_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_reactive_power"],errors='coerce') dataset["Voltage"] = pd.to_numeric(dataset["Voltage"],errors='coerce') dataset["Global_intensity"] = pd.to_numeric(dataset["Global_intensity"],errors='coerce') dataset["Sub_metering_1"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_1"],errors='coerce') dataset["Sub_metering_2"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_2"],errors='coerce')请把这段代码改成阅读excel格式的数据集

好的，可以使用pandas中的`read_excel`方法来读取Excel格式的数据集，修改后的代码如下所示：

import pandas as pd

dataset = pd.read_excel('D:/household_power_consumption/household_power_consumption.xlsx', header=0, 
                        index_col=0, parse_dates=True, sheet_name='Sheet1')
dataset.replace('?', np.nan, inplace=True) # 替换异常值 
values = dataset.values.astype('float32') # 统一数据类型为float类型，提高精度和速度 
dataset["Global_active_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_active_power"], errors='coerce')
dataset["Global_reactive_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_reactive_power"], errors='coerce')
dataset["Voltage"] = pd.to_numeric(dataset["Voltage"], errors='coerce')
dataset["Global_intensity"] = pd.to_numeric(dataset["Global_intensity"], errors='coerce')
dataset["Sub_metering_1"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_1"], errors='coerce')
dataset["Sub_metering_2"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_2"], errors='coerce')

其中，`read_excel`方法的参数和`read_csv`方法的参数有些许不同，需要注意。`header=0`表示第一行为列名，`index_col=0`表示将第一列作为行索引，`parse_dates=True`表示对日期时间格式的数据进行解析。`sheet_name='Sheet1'`表示读取Excel文件中名为“Sheet1”的工作表。