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如果在学习或者工作中需要使用Python分析某个Excel表格数据，可以用pandas模块中的read_excel函数，本次介绍如何读取电子表格数据。首先，介绍该函数的用法以及几个重要参数的含义。

index_col=None,name=None,parse_cols=None,parse_dates=False,
na_values=None,thousands=None,convert_float=True)

参数解释：

io:制定电子表格的具体路径。

sheetname：指定需要读取电子表格的第一个Sheet,既可以传递整数也可以传递具体的sheet名称。

header：是否需要将数据集的第一行用作表头，默认为是需要的。

skiprows:读取数据时，指定指定跳过的开始行数。

skip_footer:读取数据时，指定指定跳过的末尾行数。

index_col:指定哪些列用作数据框的行索引（标签）。

names：如果原数据集中没有字段，可以通过该参数在数据读取时给数据框添加具体的表头。

parse_cols:指定需要解析的字段。

parse_dates:如果参数值为True，则尝试解析数据框的行索引；如果参数为列表，则尝试解析对应的日期列；如果参数为嵌套列表，则将某些列合并为日期列；如果参数为字典，则解析对应的列（字典中的值），并生成新的字段名（字典中的键）。

na_values:指定原始数据中哪些特殊值代表了缺失值。

thousands：指定原始数据集中的千分位符。

convert_float:默认将所有的数值型字段转换为浮点型字段。

converts:通过字典的形式，指定某些列需要转换的形式。通过该参数可以指定某些变量需要转换的函数。

读取数据时需要注意两点：

①读取数据时设置好具体的表头。

②如果数据集的第一列是字符型的字段，如何避免数据读入时自动变成字段。