解决Pandas读取超过65536行Excel文件报错及数据写入示例
本文详解Pandas读取超过65536行Excel文件报错的原因，指出xlrd引擎的行数限制，并提供使用openpyxl引擎的解决方案。同时包含利用xlrd结合requests进行接口测试并写入Excel的完整代码示例及注意事项。
2026-10-14
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本文详解Pandas读取超过65536行Excel文件报错的原因，指出xlrd引擎的行数限制，并提供使用openpyxl引擎的解决方案。同时包含利用xlrd结合requests进行接口测试并写入Excel的完整代码示例及注意事项。
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本文详细介绍在 Windows 10 系统中使用 Python 3 连接 Hive 数据仓库的完整流程。重点讲解通过本地安装 impyla 及相关依赖库（如 thrift-sasl）解决兼容性问题，并提供基于 Impyla 和 Pandas 读取数据的代码示例，帮助开发者快速实现大数据探索与分析。
本文详细介绍Python中广泛使用的matplotlib绘图库。涵盖安装配置、pyplot模块用法，并深入解析折线图、直方图、散点图及饼图的绘制方法与参数设置，通过Logistic函数、正态分布等实例演示如何快速生成高质量数据图表，适用于数据分析与机器学习场景。
本文介绍如何使用Python的pandas库读取CSV文件并合并两个股票数据集。通过示例代码展示如何将螺纹钢与铁矿石数据按日期关联，实现类似SQL left-join的效果，为后续使用matplotlib绘制历史相关性图表奠定基础。
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本文介绍利用Python和Pandas库批量合并多个Excel文件（包括xls和CSV格式）的方法。通过遍历目录获取文件列表，逐行读取为DataFrame并加入列表，最后使用pd.concat进行拼接，最终导出为单个CSV文件，解决手工复制效率低下的问题。
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