​​Python加载Excel数据主要通过pandas、openpyxl等库实现，支持高效读取、灵活筛选和批量处理，是数据分析与自动化的核心技能之一。​​

1. ​​基础方法：pandas库​​
   安装pandas后，使用pd.read_excel()可直接读取Excel文件为DataFrame，支持指定工作表、列范围或跳过行。例如：

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   import pandas as pd  
   df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=['A:C'])  

   适用于快速导入结构化数据并进行统计分析。

2. ​​精细操作：openpyxl库​​
   适合需要单元格级控制的场景，如修改样式或遍历数据。示例：

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   from openpyxl import load_workbook  
   wb = load_workbook('data.xlsx')  
   sheet = wb.active  
   for row in sheet.iter_rows(values_only=True):  
       print(row)  

3. ​​兼容旧版文件：xlrd库​​
   针对.xls格式，xlrd提供稳定支持，但需注意版本兼容性（推荐1.2.0）。

4. ​​性能优化技巧​​

   • 批量写入数据减少I/O操作
   • 关闭自动刷新以提升大文件处理速度
   • 使用usecols或nrows参数限制读取范围

​​掌握这些方法后，可轻松应对从简单报表到复杂数据清洗的需求，显著提升工作效率。​​