Python使用Pandas读取Excel文件既高效又灵活，能轻松处理数据清洗、分析和可视化。 其核心函数pd.read_excel()支持多种参数定制，如指定工作表、跳过行或列、处理缺失值等，适合从简单报表到复杂数据集的批量操作。

1. 基础读取与常用参数
   通过pd.read_excel('文件路径.xlsx')即可加载数据，结合sheet_name指定工作表，header调整标题行位置，或usecols选择特定列。例如，skiprows=2可跳过前两行无关内容，提升读取效率。

2. 处理大数据与性能优化
   面对大型Excel文件时，chunksize参数可分块加载数据，避免内存不足。将Excel转为更高效的格式（如CSV或Parquet）后再用Pandas处理，速度更快。

3. 数据类型与缺失值处理
   Pandas自动推断列数据类型，但可通过dtype强制指定（如将ID列设为字符串）。缺失值可用na_values自定义标记，或通过dropna()/fillna()后续清理。

4. 进阶操作与导出结果
   读取后，结合groupby()统计分组数据，或merge()合并多个工作表。处理完的数据可用to_excel()导回Excel，保持格式一致。

掌握这些技巧能显著提升数据工作效率，尤其适合需要频繁处理Excel的财务、科研场景。建议结合实际需求灵活组合参数，并优先考虑内存友好的操作方式。