01语法
pandas.read_excel接口的语法如下：
pd.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=None,comment=None,skipfooter=0,convert_float=True,mangle_dupe_cols=True,**kwds)
io为第一个参数，没有默认值，也不能为空，根据Python的语法，第一个参数传参时可以不写。可以传入本地文件名或者远程文件的URL：
#字符串、字节、Excel文件、xlrd.Book实例、路径对象或者类似文件的对象#本地相对路径pd.read_excel('data/data.xlsx')#注意目录层级pd.read_excel('data.xls')#如果文件与代码文件在同一目录下#本地绝对路径pd.read_excel('/user/gairuo/data/data.xlsx')#使用URLpd.read_excel('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx')与read_csv一样，需要注意，Mac和Windows中的路径写法不一样。
03表格
sheet_name可以指定Excel文件读取哪个sheet，如果不指定，默认读取第一个。
#字符串、整型、列表、None，默认为0pd.read_excel('tmp.xlsx',sheet_name=1)#第二个sheetpd.read_excel('tmp.xlsx',sheet_name='总结表')#按sheet的名字#读取第一个、第二个、名为Sheet5的sheet，返回一个df组成的字典dfs=pd.read_excel('tmp.xlsx',sheet_name=[0,1,"Sheet5"])dfs=pd.read_excel('tmp.xlsx',sheet_name=None)#所有sheetdfs['Sheet5']#读取时按sheet名数据的表头参数为header，如不指定，默认为第一行。
#整型、整型组成的列表，默认为0pd.read_excel('tmp.xlsx',header=None)#不设表头pd.read_excel('tmp.xlsx',header=2)#第三行为表头pd.read_excel('tmp.xlsx',header=[0,1])#两层表头，多层索引05列名
用names指定列名，也就是表头的名称，如不指定，默认为表头的名称。
#序列，默认为Nonepd.read_excel('tmp.xlsx',names=['姓名','年龄','成绩'])pd.read_excel('tmp.xlsx',names=c_list)#传入列表变量#没有表头，需要设置为Nonepd.read_excel('tmp.xlsx',header=None,names=None)06其他
其他参数与pandas.read_csv的同名参数功能一致，如果想使用仅pandas.read_csv有的参数，可以考虑将数据保存为CSV文件，因为CSV文件相对通用、读取数据快且处理方法比较丰富。
用Python读取CSV文件的操作详解可戳：史上最全！用Pandas读取CSV，看这篇就够了。
07小结
本文介绍了pandas.read_excel相对于pandas.read_csv专有的参数功能。由于Excel文件在日常工作中较为常用，所以需要熟练掌握Excel的数据读取功能。另外对于一些量比较小的Excel数据文件，在做数据临时处理时，可以复制并使用pd.read_clipboard()来读取，非常方便。