Python导入Excel数据主要通过pandas库实现，核心方法是read_excel()，支持.xls、.xlsx等格式，可灵活处理表头、多sheet等场景。

1. 安装依赖库
   使用前需安装pandas和openpyxl（或xlrd兼容旧版.xls）。通过命令pip install pandas openpyxl一键安装，确保环境准备就绪。

2. 基础数据读取
   调用pd.read_excel("文件路径.xlsx")即可加载数据为DataFrame。若需指定sheet，添加参数sheet_name="Sheet1"；跳过表头用header=None，自定义列名则传递names=["列1","列2"]。

3. 处理复杂需求

   • 多sheet操作：通过sheet_name=None读取全部sheet，返回字典结构，键为sheet名，值为对应DataFrame。
   • 筛选列数据：用usecols=["A列","C列"]或列索引（如usecols=）选择性加载。
   • 大数据优化：分块读取chunksize=1000减少内存占用，或导出为更高效的格式（如.parquet）。

4. 常见问题解决
   遇到编码错误可指定encoding="utf-8"；日期格式混乱时用parse_dates=["日期列"]自动解析；缺失值处理通过na_values=["NA", "NULL"]自定义标识符。

掌握这些方法后，Python可高效应对各类Excel数据导入需求，结合pandas的清洗与分析功能，能快速完成数据预处理流程。