解决使用Pandas 读取超过65536行的Excel文件问题

关于“解决使用Pandas读取超过65536行的Excel文件问题”的攻略，可以分为以下几个步骤：

1. 安装依赖库：需要安装 pandas 和 openpyxl 两个库，其中 openpyxl 主要是为了支持读取和写入 xlsx 格式的 Excel 文件。

python
pip install pandas openpyxl

1. 使用 read_excel() 方法读取 Excel 文件：使用 Pandas 的 read_excel() 方法读取 Excel 文件，并将结果存储在 DataFrame 对象中。需要指定参数 sheet_name 和 engine，分别指定要读取的工作表和使用的引擎。

```python
import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', engine='openpyxl')
```

1. 处理读取到的 DataFrame 对象：Pandas 所读取到的 Excel 文件可能会包含多个工作表，因此需要根据实际情况选择要读取的工作表，并可以使用 head() 或 tail() 方法查看数据。

```python
import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', engine='openpyxl')

# 查看前五行数据
print(df.head())
```

以上就是解决使用 Pandas 读取超过 65536 行的 Excel 文件问题的完整攻略，下面给出两个示例说明。

示例1: 读取 Excel 文件中包含超过 65536 行数据的工作表

假设我们有一个名为 example.xlsx 的 Excel 文件，其中 Sheet1 工作表包含 70000 行数据，我们需要使用 Pandas 将其读取到 DataFrame 中。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', engine='openpyxl')

print(df.shape)  # (70000, n)

在这个示例中，我们使用 read_excel() 方法将 example.xlsx 文件中的 Sheet1 工作表读取到名为 df 的 DataFrame 对象中，并在控制台输出其维度信息。

示例2: 使用 head() 方法查看读取到的 Excel 文件中的数据

继续使用上面的示例，我们可以使用 DataFrame 的 head() 方法查看读取到的 Excel 文件中前五行数据。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', engine='openpyxl')

print(df.head())

在这个示例中，我们使用 read_excel() 方法将 example.xlsx 文件中的 Sheet1 工作表读取到名为 df 的 DataFrame 对象中，并使用 head() 方法查看前五行数据。