pandas里打开无法恢复的名为15day.xlsx文件，获取里面没有损坏的数据的代码

如果你确定`15day.xlsx`文件虽然无法完全恢复，但是部分数据仍然是可用的，你可以使用`pandas`的`read_excel`函数配合一些错误处理策略来尽可能地加载数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from io import StringIO

try:
    # 尝试读取原始Excel文件
    with pd.ExcelFile('15day.xlsx') as file:
        sheet_names = file.sheet_names
        data_frames = {sheet_name: file.parse(sheet_name) for sheet_name in sheet_names}

    # 检查是否有解析成功的数据
    valid_dataframes = [df for df in data_frames.values() if not df.empty]
    
    if valid_dataframes:
        # 合并所有非空数据帧
        merged_df = pd.concat(valid_dataframes, ignore_index=True)
        print(f"成功加载了部分数据：{merged_df.head()}")
    else:
        print("所有数据都已损坏，无法提取有效数据")

except FileNotFoundError:
    print("文件 '15day.xlsx' 未找到")
except pd.errors.EmptyDataError:
    print("文件可能是空的，或者所有数据都已损坏")
except pd.errors.ParserError:
    print("解析文件时发生错误，可能数据损坏严重")
except Exception as e:
    print(f"未知错误发生：{e}")

这段代码首先尝试打开文件，然后对每个工作表单独解析，过滤掉那些数据为空的 DataFrame。最后，如果有任何非空数据，它们会被合并到一起。如果没有数据可以提取，将会告知用户所有数据都已经损坏。