使用pandas库，可以使用多种方式读取Excel数据。下面是几种常见的读取Excel数据的方式：

• 逐行读取数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('path_to_your_file.xlsx')

# 遍历每一行数据
for index, row in data.iterrows():
    column1_value = row['Column1']
    column2_value = row['Column2']
    # 对数据进行处理...

在上述代码中，iterrows()方法用于遍历DataFrame的每一行。在循环中，我们可以通过指定列名来访问当前行的值，例如row['Column1']和row['Column2']。

请将path_to_your_file.xlsx替换为你实际的Excel文件路径，Column1和Column2应替换为你的实际列名。

• 逐列读取数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('path_to_your_file.xlsx')

# 遍历每一列数据
for column_name, column_data in data.iteritems():
    # 对数据进行处理...
    print(f"Column Name: {column_name}")
    print("Column Data:")
    print(column_data)

在上述代码中，iteritems()方法用于遍历DataFrame的每一列。在循环中，我们可以通过column_name获取当前列的名称，通过column_data获取当前列的数据。

请将path_to_your_file.xlsx替换为你实际的Excel文件路径。

• 按照区域范围读取数据：

import pandas as pd

# 读取指定范围的数据
data = pd.read_excel('path_to_your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols='A:C')

# 遍历读取的数据
for index, row in data.iterrows():
    column1_value = row['Column1']
    column2_value = row['Column2']
    column3_value = row['Column3']
    # 对数据进行处理...

在上述代码中，usecols参数用于指定要读取的列范围。可以使用列名或列索引进行指定，例如：'A:C'表示从A列到C列的范围。

请将path_to_your_file.xlsx替换为你实际的Excel文件路径，Sheet1替换为你的工作表名称，以及对应的列名和处理逻辑。