如果只想读取列名为年份中，所有2013年的数据呢

你可以在读取Excel文件时使用`usecols`参数来指定需要读取的列，然后使用`query`方法来筛选出年份为2013的所有行。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，并只选择包含年份和数据的两列
df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['年份', '数据'])

# 筛选出年份为2013的所有行
df_2013 = df.query('年份 == 2013')

在上面的代码中，`usecols`参数指定了只需要读取包含年份和数据的两列。然后，我们使用`query`方法来筛选出年份为2013的所有行，将结果存储在`df_2013`中。注意，在使用`query`方法时，需要使用单引号将条件括起来。

相关问题

pd.read_csv 读取指定列名

可以使用`usecols`参数来指定在读取csv文件时只要指定的列。例如，`pd.read_csv(file_path, usecols=["列名1", "列名2", ...])`。这样，只有指定的列会被读取和加载到DataFrame中。

举个例子，如果你只想读取csv文件中的"角色"列和"发行日"列，你可以这样做：`pd.read_csv(file_path, usecols=["角色", "发行日"])`。

在一些情况下，如果你读取了整个csv文件并想要修改列名，你可以使用`.columns`属性来设置列名。例如，`msisdn_list.columns = ["列名1", "列名2", ...]`。