pandas 读取一个excel 数据，前三行识别为文本，后面200行识别为浮点数，怎么设置

在使用 Pandas 读取 Excel 文件时，可以使用 `dtype` 参数指定每列的数据类型。

例如，如果你的 Excel 文件前三行为文本，后 200 行为浮点数，可以将 `dtype` 参数设置为一个字典，指定前三行的数据类型为字符串，后 200 行的数据类型为浮点数。代码如下：

import pandas as pd

dtypes = {col: str if i < 3 else float for i, col in enumerate(range(200))}
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype=dtypes)

这里的 `your_file.xlsx` 表示你的 Excel 文件名。`dtypes` 是一个字典，用来指定每列的数据类型。字典的键是列的索引或列名，字典的值是数据类型，可以使用 Python 内置的数据类型或 Numpy 的数据类型。在这个例子中，我们使用了一个字典推导式，根据每列的索引判断数据类型。

需要注意的是，这种方法假设每列的数据类型是一致的，如果你的 Excel 文件中不同的列有不同的数据类型，需要手动指定每列的数据类型。此外，如果你的 Excel 文件中存在多个表单，需要指定要读取的表单名称或索引，可以使用 `sheet_name` 参数指定表单名称或索引。

例如：

dtypes = {col: str if i < 3 else float for i, col in enumerate(range(200))}
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype=dtypes, sheet_name='Sheet1')

或者：

dtypes = {col: str if i < 3 else float for i, col in enumerate(range(200))}
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype=dtypes, sheet_name=0)

这里的 `Sheet1` 或 `0` 表示要读取的表单名称或索引。