请对上面的参数一一举例说明

好的，我可以为每个参数提供一个简单的例子来说明它们的用法。

1. read_excel()函数参数举例：

（1）filepath_or_buffer：

df = pd.read_excel('data.xlsx') # 读取本地的 Excel 文件
df = pd.read_excel('https://example.com/data.xlsx') # 读取远程的 Excel 文件

（2）sheet_name：

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取 Sheet1 工作表
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=[0, 1]) # 读取第一个和第二个工作表
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None) # 读取所有工作表

（3）header：

df = pd.read_excel('data.xlsx', header=1) # 第二行作为列头

（4）index_col：

df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col='ID') # ID 列作为索引列

（5）usecols：

df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['ID', 'Name', 'Age']) # 只读取 ID、Name 和 Age 列

（6）dtype：

dtypes = {'ID': str, 'Age': np.float64}
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype=dtypes) # ID 列为字符串类型，Age 列为浮点数类型

（7）skiprows：

df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=2) # 跳过前两行
df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=[0, 2, 3]) # 跳过第一、三、四行

（8）nrows：

df = pd.read_excel('data.xlsx', nrows=100) # 只读取前 100 行

（9）na_values：

na_values = {'ID': ['-', 'NA'], 'Age': -1}
df = pd.read_excel('data.xlsx', na_values=na_values) # 将 ID 列中的 '-' 和 'NA' 视为缺失值，将 Age 列中的 -1 视为缺失值

2. to_excel()函数参数举例：

（1）excel_writer：

df.to_excel('output.xlsx') # 将数据写入本地的 Excel 文件
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') # 将数据写入 Sheet1 工作表
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2') # 将数据写入 Sheet2 工作表

（2）sheet_name：

df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 将数据写入 Sheet1 工作表

（3）index：

df.to_excel('output.xlsx', index=False) # 不写入行索引

（4）header：

df.to_excel('output.xlsx', header=False) # 不写入列头

（5）startrow：

df.to_excel('output.xlsx', startrow=2) # 从第三行开始写入数据

（6）startcol：

df.to_excel('output.xlsx', startcol=1) # 从第二列开始写入数据

（7）engine：

df.to_excel('output.xlsx', engine='openpyxl') # 使用 openpyxl 写入引擎

（8）merge_cells：

df.to_excel('output.xlsx', merge_cells=True) # 合并单元格

（9）freeze_panes：

df.to_excel('output.xlsx', freeze_panes='B2') # 冻结第一列和第二行