pandas.read_excel 详细参数

pandas.read_excel() 是 pandas 库中用于读取 Excel 文件的函数，它的详细参数如下：

1. io：文件名、URL、文件型对象或者一个包含以上对象的列表。必需参数。
2. sheet_name：需要读取的工作表名称或者工作表索引，可以是字符串、整数或者列表。默认为 0，即读取第一个工作表。
3. header：指定列名所在的行数，默认为 0，即第一行。
4. names：列名，如果 header=None，则使用 names 作为列名。
5. index_col：指定数据中作为行名的列，可以是单个列名或者多个列名构成的列表。默认为 None，即不指定行名。
6. usecols：读取指定的列，可以是单个列名或者多个列名构成的列表。默认为 None，即读取所有列。
7. dtype：指定每列的数据类型，可以是字典或者单个类型。默认为 None，即自动推断数据类型。
8. converters：字典，用于指定每列需要转换的类型。
9. na_values：指定需要替换为 NaN 的值。
10. keep_default_na：是否保留 Excel 文件中的默认 NaN 值。
11. verbose：是否输出读取日志信息，默认为 False。
12. engine：指定 Excel 文件读取引擎，可以是 'openpyxl'、'xlrd' 或者 'xlsxwriter'。默认为 'xlrd'。
13. squeeze：是否将单列 DataFrame 转化为 Series 类型，默认为 False。
14. thousands：千位分隔符，指定数字中千位分隔符所使用的字符，默认为 ','。
15. decimal：小数点分隔符，指定数字中小数点所使用的字符，默认为 '.'。
16. skiprows：指定需要跳过的行数。
17. skipfooter：指定需要跳过的行数，从文件末尾开始计算。
18. nrows：指定需要读取的行数。
19. parse_dates：指定需要解析为日期时间格式的列，可以是单个列名或者多个列名构成的列表。
20. date_parser：用于解析日期时间格式的函数。
21. squeeze：是否将单列 DataFrame 转化为 Series 类型，默认为 False。
22. infer_datetime_format：是否启用 Pandas 的自动日期时间格式推断功能。
23. converters：字典，用于指定每列需要转换的类型。
24. sheet_list：指定需要读取的工作表列表。