1. pandas读取excel表格数据的常见问题和解决方法：
– 问题1：读取的excel表格数据格式不正确，导致数据读取错误。
解决方法：可以使用pandas的read_excel函数中的参数来指定读取的excel表格的具体格式，例如指定sheet名称、指定数据起始行、指定列名等等。
– 问题2：读取的excel表格数据包含空值或者特殊字符，导致数据处理出现错误。
解决方法：可以使用pandas的read_excel函数中的参数来指定读取的excel表格的具体处理方式，例如指定空值的填充方式、指定特殊字符的替换方式等等。
– 问题3：读取的excel表格数据量过大，导致内存溢出或者读取速度过慢。
解决方法：可以使用pandas的read_excel函数中的参数来指定读取的excel表格的具体读取方式，例如指定读取的行数、指定读取的列数、指定读取的数据类型等等。
2. pandas读取csv表格数据的常见问题和解决方法：
– 问题1：读取的csv表格数据格式不正确，导致数据读取错误。
解决方法：可以使用pandas的read_csv函数中的参数来指定读取的csv表格的具体格式，例如指定分隔符、指定编码方式、指定列名等等。
– 问题2：读取的csv表格数据包含空值或者特殊字符，导致数据处理出现错误。
解决方法：可以使用pandas的read_csv函数中的参数来指定读取的csv表格的具体处理方式，例如指定空值的填充方式、指定特殊字符的替换方式等等。
– 问题3：读取的csv表格数据量过大，导致内存溢出或者读取速度过慢。
解决方法：可以使用pandas的read_csv函数中的参数来指定读取的csv表格的具体读取方式，例如指定读取的行数、指定读取的列数、指定读取的数据类型等等。同时，可以使用pandas的chunksize参数来分块读取csv表格数据，减少内存占用。