pd.read_excel(number)

`pd.read_excel(number)` 不是一个正确的 `pandas` 方法。如果你想读取一个 Excel 文件，可以使用 `pandas` 中的 `read_excel` 方法，示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('path/to/excel/file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

其中，`'path/to/excel/file.xlsx'` 是 Excel 文件的路径，`'Sheet1'` 是要读取的工作表的名称。你也可以使用工作表的索引编号，比如 `0` 表示第一个工作表。

相关问题

pd.read_excel 如果数据为空怎么处理的

如果使用 pd.read_excel 读取的 Excel 文件中出现空数据，pandas 会将其转换为 NaN（Not a Number），表示缺失值。在处理缺失值时，可以使用 pandas 中的 fillna 方法填充缺失值，或者使用 dropna 方法删除缺失值。

例如，假设读取的 Excel 文件中有一个名为 'column_name' 的列，可以使用以下代码将其中的缺失值填充为指定的值（例如 0）：

df['column_name'].fillna(0, inplace=True)

如果要删除整个包含 NaN 的行或列，可以使用以下代码：

df.dropna(axis=0)  # 删除包含 NaN 的行
df.dropna(axis=1)  # 删除包含 NaN 的列

需要注意的是，使用 fillna 或 dropna 方法可能会对数据分析和建模产生影响，需要根据具体情况进行处理。

为什么pd.read_excel()读取excel单元格数据为空时的数据类型为numpy.float

pd.read_excel()函数在读取Excel单元格数据时，默认会将空单元格转换为NaN（Not a Number），这是由于Excel中的空单元格在内部表示为NaN。而NaN是numpy库中的浮点数类型。

当pd.read_excel()读取到一个空单元格时，会将其转换为NaN，以保持数据的一致性。NaN被表示为浮点数是因为它可以与其他数据类型进行统一表示和处理，例如在计算和数据分析过程中进行缺失值处理、数据清洗等操作。

因此，如果你需要处理Excel中的空单元格数据，可以使用numpy库中提供的函数来处理NaN值，如np.isnan()来判断是否为NaN，或者使用pandas库提供的fillna()函数来填充或替换NaN值。