pandas库中的read_excel函数并指定engine参数

是什么作用？

read_excel函数是pandas库中的函数，用于读取Excel文件内容，并将其转化为DataFrame格式的数据。其中，engine参数用于指定Excel文件的解析引擎，常用的有'openpyxl'、'xlrd'和'xlsxwriter'。通过指定engine参数，可以避免因为Excel文件格式不同导致的读取错误。

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使用pandas库中的read_excel函数读取本地Excel文件时无法确定 Excel 文件格式,，必须手动指定引擎，该怎么解决

在使用pandas库中的read_excel函数读取本地Excel文件时，如果无法确定Excel文件格式，可以在函数中手动指定引擎。可以通过在read_excel函数中加入engine参数来指定引擎。比如：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('myfile.xlsx', engine='openpyxl')

或者

import pandas as pd
df = pd.read_excel('myfile.xlsx', engine='xlrd')

这样就可以解决无法确定Excel文件格式的问题了。

read_excel函数参数解读

`read_excel`函数是`pandas`库中用于读取Excel文件的函数，下面是常用参数解读：

- `io`: 读取的Excel文件路径，可以是本地文件路径或URL；
- `sheet_name`: 需要读取的工作表名或工作表序号，可以是字符串或整数，如果不指定，则默认读取第一个工作表；
- `header`: 指定作为列名的行，默认值为0，表示第一行；
- `names`: 如果header=None，则可以用names参数指定列名；
- `index_col`: 指定某列为索引列；
- `usecols`: 指定需要读取的列，可以是列名或列序号；
- `dtype`: 指定读取数据的数据类型，可以是字典或者列名对应的数据类型；
- `na_values`: 指定需要处理为缺失值的值；
- `parse_dates`: 将指定的列解析为日期格式；
- `date_parser`: 解析日期的函数；
- `converters`: 字典型，用于指定某列需要转换的函数；
- `sheet`: 工作表名或序号；
- `skiprows`: 跳过指定行数；
- `nrows`: 读取的行数；
- `skipfooter`: 跳过指定尾部行数；
- `engine`: 指定读取Excel文件的引擎，可以是`'xlrd'`或`'openpyxl'`。

使用示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, index_col=None, usecols=None)

以上代码将会读取名为`'example.xlsx'`的Excel文件的`Sheet1`工作表，将第一行作为列名，没有指定索引列和需要读取的列。