使用pd.read_excel 读取在C:\Users\Y000026\Desktop\新建文件夹\电网码项目\albert 地址的 电网码及安规参数标准格式.xlsx文件

你可以使用 pandas 的 `read_excel` 函数来读取指定路径下的 Excel 文件。下面是一个示例代码，演示如何读取给定路径下的 Excel 文件：

import pandas as pd

file_path = r'C:\Users\Y000026\Desktop\新建文件夹\电网码项目\albert地址的电网码及安规参数标准格式.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)

# 打印读取的数据框
print(df)

请确保在 `file_path` 变量中提供正确的文件路径，并使用 `r` 前缀将字符串标记为原始字符串，以避免转义字符的干扰。

这段代码将使用 `read_excel` 函数读取指定路径下的 Excel 文件，并将数据存储在名为 `df` 的数据框中。你可以根据需要进一步操作和处理这个数据框，或者根据你的具体需求进行其他操作。

希望这能帮到你！如有需要，请随时追问。

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huggingface_hub.utils._validators.HFValidationError: Repo id must be in the form 'repo_name' or 'namespace/repo_name': './src/models/albert-base-v2'. Use `repo_type` argument if needed.出现这样的错误，应如何修改代码

这个错误是因为您提供的当前文件路径 './src/models/albert-base-v2' 不符合正确的标识形式。要解决这个问题，您需要使用正确的命名空间/存储库名称格式，或者使用 `repo_type` 参数来指定存储库类型。

例如，如果您的模型存储在 `my_username/my_model_name` 存储库中，您需要这样调用 `from_pretrained` 方法：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("my_username/my_model_name")
model = AutoModel.from_pretrained("my_username/my_model_name")

或者，如果您不想使用命名空间/存储库名称格式，则可以指定 `repo_type` 参数：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./src/models/albert-base-v2", repo_type="model")
model = AutoModel.from_pretrained("./src/models/albert-base-v2", repo_type="model")

在这种情况下，'model' 是 `repo_type` 的参数值。