在处理Excel文件时，如何精确地读取特定工作表的指定行和列范围，并进行初步的数据清洗？

要精确地读取Excel文件中的特定工作表、行和列范围，并执行数据清洗，你需要熟练掌握pandas库的`read_excel()`函数，并结合数据处理技术。以下是详细的操作步骤和代码示例：

参考资源链接：[Python pandas高效读取Excel数据详解](https://wenku.csdn.net/doc/6aegytwxnp?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你的环境中已安装pandas库：

pip install pandas

接下来，使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件时，可以通过`sheet_name`参数指定工作表名称，`usecols`参数选择特定的列，以及`nrows`和`skiprows`参数来精确控制读取的行范围。例如，如果你想读取名为`Sheet1`的工作表，只包含列`A`到`C`的数据，并且只读取前10行（跳过前3行）数据，你可以这样做：

import pandas as pd

file_path = 'path-to-file.xlsx'
sheet_name = 'Sheet1'
use_cols = 'A:C'
read_rows = 10
skip_rows = 3

# 读取特定工作表的特定列和行范围
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, usecols=use_cols, nrows=read_rows, skiprows=skip_rows)

# 查看读取的数据框架DataFrame
print(df)

在读取数据后，你可能需要进行初步的数据清洗，这通常包括去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等。例如，去除DataFrame中的重复行：

df_clean = df.drop_duplicates()

填充缺失值可以使用`fillna()`方法：

df_clean = df.fillna(method='ffill')  # 前向填充

如果需要处理异常值，可以根据业务逻辑来定义异常值的处理规则，例如：

# 假设列'A'的值应该在10到100之间，否则视为异常值
df_clean = df[(df['A'] >= 10) & (df['A'] <= 100)]

通过上述步骤，你可以精确地从Excel文件中读取特定的工作表和范围的列和行，并执行必要的数据清洗工作。为了进一步提升数据处理的技能，建议深入学习pandas库提供的更多高级功能，如数据合并、分组、透视表等，这些内容在《Python pandas高效读取Excel数据详解》中有详细的讲解和实例。

参考资源链接：[Python pandas高效读取Excel数据详解](https://wenku.csdn.net/doc/6aegytwxnp?spm=1055.2569.3001.10343)