df = pandas.read_excel(file_name, sheet_name=None, header=0, skiprows=0, index_col=0, skip_footer=0, usecols="A:D")

这是使用pandas库中的`read_excel`函数从Excel文件中读取数据的代码。其中各参数的意义如下：

- `file_name`：Excel文件的路径和文件名。
- `sheet_name`：要读取的工作表的名称或序号，如果该参数为`None`，则默认读取所有工作表，返回一个字典，字典的键为工作表的名称，值为对应的数据框。
- `header`：指定表头所在行的行号，默认为0，即第一行。
- `skiprows`：跳过指定的行数，从第一个非表头行开始读取数据，默认为0，即不跳过任何行。
- `index_col`：指定哪一列作为数据框的行索引，可以是列名或列号，默认为0，即第一列。
- `skip_footer`：跳过文件末尾的指定行数，默认为0，即不跳过。
- `usecols`：要读取的列。可以是一个字符串，也可以是一个列表或元组。字符串中指定列范围，如"A:D"表示读取A、B、C、D四列；列表或元组中指定列名或列号。如果不指定该参数，则读取所有列。

相关问题

pandas.read_excel 参数详细用法

pandas.read_excel() 是 pandas 中用于读取 Excel 文件的函数，其参数如下：

- io: str, file-like object or pathlib.Path，表示要读取的文件路径或 url。如果是 url，需要安装 xlrd 和 requests 库。
- sheet_name: str, int, list, or None，表示要读取的 sheet 名称或索引。可以传入单个名称/索引，也可以传入多个名称/索引构成的列表。默认值为 0，即读取第一个 sheet。
- header: int, list of int, default 0，表示列标题所在行数。如果文件中没有列标题，则设为 None。
- names: array-like, optional，表示用于替换列标题的名称列表。如果 header=None，则需要设置 names 参数。
- index_col: int, str, sequence[int/str], or False, default None，表示要使用作为行索引的列。可以传入单个列名/列索引，也可以传入多个列名/列索引构成的列表。如果设为 False，则不使用任何列作为行索引。
- usecols: str, list-like or callable, optional，表示要读取哪些列。可以传入单个列名/列索引，也可以传入多个列名/列索引构成的列表。如果是 callable，则需要定义一个函数来过滤列。
- dtype: Type name or dict of column -> type, optional，表示每列的数据类型。可以传入类型的名称或一个字典，字典的键为列名，值为类型名称。
- converters: dict, optional，表示每列需要使用的函数。可以传入一个字典，字典的键为列名，值为函数名称。
- na_values: scalar, str, list-like, or dict, optional，表示需要替换为 NaN 的值。可以传入单个值、字符串、列表或字典。如果是字典，则键为列名，值为需要替换为 NaN 的值。
- keep_default_na: bool, default True，表示是否保留默认的 NaN 值。
- verbose: bool, default False，表示是否打印读取信息。
- engine: str, optional，表示要使用的解析器。可以使用 xlrd、openpyxl 或 odfpy。
- squeeze: bool, default False，表示是否将单列 DataFrame 转换为 Series。
- thousands: str, optional，表示千分位分隔符的字符。
- decimal: str, default '.'，表示小数点分隔符的字符。
- **kwargs: 传递给底层 ExcelReader 的其他关键字参数。

示例：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, index_col=0)

# 读取多个 sheet
df_dict = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])

# 读取部分列
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['A', 'C'])

# 设置数据类型
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'A': str, 'B': float, 'C': int})

# 替换值为 NaN
df = pd.read_excel('data.xlsx', na_values=['#N/A', '-'])

# 传递给底层 ExcelReader 的其他关键字参数
df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=1, skipfooter=2)

df.read_excel各参数

`df.read_excel` 是 pandas 库中用于读取 Excel 文件的函数。它的常用参数如下：

- `io`：Excel 文件的路径或 ExcelFile 对象。
- `sheet_name`：要读取的工作表名称或工作表的索引，可以是字符串或整数。默认值为 0，表示读取第一个工作表。
- `header`：指定 Excel 中的哪一行作为 DataFrame 的列名。默认值为 0，即使用第一行作为列名，如果设置为 None，则不使用列名。
- `index_col`：指定 Excel 中的哪一列作为 DataFrame 的索引。默认值为 None，即不设置索引。
- `usecols`：指定要读取的列，可以为列名称或列索引。默认值为 None，即读取所有列。
- `dtype`：设置列的数据类型，可以是字典或 Series 对象，以列名为键，以数据类型为值。
- `na_values`：指定 Excel 中哪些字符串应被解释为缺失值。可以是字符串、列表或字典。
- `converters`：将某些列的值转换为特定的 Python 对象，可以是字典或函数。
- `skiprows` / `skipfooter`：跳过 Excel 文件的前几行或末尾几行。
- `nrows` / `usecols`：指定要读取的行数或列数，可以用于读取大型 Excel 文件的部分数据。

更详细的参数说明可以参考 pandas 官方文档。