pandas数据处理:常用却不甚了解的函数，pd.read_excel()
pd.read_excel()官方文档：将Excel文件读取到pandas dataframe中，支持本地文件系统或者url的‘xls’和‘xlsx’文件扩展名，带有这两种扩展名的文件，函数都可以处理；
import pandas as pd
pd.read_excel(
io,
sheet_name = 0
)
io参数
io参数可以接受的有：str，Excel文件，xlrd.book，路径对象或类似文件的对象，其中最常见的是str，一般是文件路径+文件名，需要注意的是文件名字不要漏掉后缀，即文件扩展名，表明文件类型的那个有时候需要对路径中的“\”进行转义，io参数没有默认值，必须传入。
sheet_name参数
sheet_name参数可以接收的有：str，int，list或者None，默认0
其中，字符串用于工作表名称，整数用于零索引工作表位置。字符串/整数列表用于请求多个工作表。设置None获取所有工作表。
有时候一个Excel工作表中有很多sheet工作表，如果不指定默认为0，数据读入的时候默认读入的是第一个位置的sheet。
sheet_name = [0,1]
# 将位置是0，1的两个sheet读入
sheet_name = None
# 读入所有sheet工作表
header参数
这个参数是用来指定哪一行为列名的，默认是第0行，接受的参数可以是整数(指定第几行作为列名)，可以是有整数组成的列表(指定哪几行作为列名，是的，列名可以有多行)，也可以是None(没有列名)。
names参数
这个参数接受array-like，默认None，表示要使用的列名列表，如果不需要列名，请设置header = None和names参数，如果header=None和names参数都设置的话，依然会显示names指定的列名。
如果原始表格中的列名不符合需求，在读入数据的时候可以根据需求自定义列名，需要注意的是指定的列名和原数据中的列名是依据位置一一对应的，顺序不要乱了。
index_col参数
官方文档说这个参数接收整数，或者由整数组成的列表，默认是None。
这个参数的作用是指定哪一列作为行索引。如果传入的参数是整数n，则标识指定第n列作为行索引，如果传入的是列表，则标识需要指定多列作为行索引。上一篇文章中介绍了header参数，是指定哪一行作为列名，也是传入整数或者整数组成的列表，可以对比记忆。
usecols参数
该参数接收整数，字符或者类似列表的序列，默认值是None，返回的是列的子集，直白点解释就是在读入表格的时候不是所有的列都会被读入，可以通过usecols参数来设置把哪些列读取进来。
- 如果是None，表示所有的列都会被读取
- 如果是整数，表示被读取进来的最后一列。如传整数n给usecols，那么最终读取进来的是第0到第n列，注意不是只把第n列读进来。
- 如果是列表，表示把选取指定的列读取，比如像只要读入第n列，这样就可以usecols=[n],如果是多列，就把多个整数放入一个列表中传递给参数。需要留心的是，列表中不只
- 可以传入整数，也可以是字段名组成的列表。
温馨提示：如果设置了names参数，注意设置的列名个数要和读取的列名一致。
squeeze参数
来自官方文档的解释：接收布尔值，当取值为True的时候，如果解析的数据仅包含一列，则返回Series。默认值是False，即只有一列也返回Dataframe。
dtype参数
官方文档：输入表示数据类型的名称字符或者字典，如果输入的是字符串表示整个表格的数据都转换成指定的数据类型，如果输入的是字典，那么每个字段可以指定不同的数据类型。
