以下是一个关于如何使用 Python 读取 .xlsx 格式 Excel 文件的具体教程以及相关示例：
首先，请确保已安装了所需的 pandas 和 openpyxl 包（如果尚未安装可通过 pip 进行快速安装）：
python
pip install pandas openpyxl
接下来是实际代码演示部分：
**步骤一：导入所需库**
在您的 python 脚本开头引入 pandas 模块。
python
import pandas as pd
**步骤二：从 xlsx 文件读取数据至 DataFrame 对象**
Pandas 提供了一个便捷的方法 `read_excel()` 来直接加载 excel 数据到DataFrame对象中，这是进行数据分析前的重要一步。
例如，假设我们有一个名为 'example.xlsx' 的工作簿，并希望从中读取第一个 sheet 的所有内容:
python
# 使用 read_excel 方法载入指定路径下的excel文件，默认会打开第一个sheet页的数据
df = pd.read_excel('path_to_your_file/example.xlsx')
这里的 `'path_to_your_file/'` 需要替换为你的具体文件存放目录。如果不特别指明Sheet名称或索引，则默认选取的第一个表单将会被读取。
**高级用法：选择特定的工作表并自定义参数**
如果你需要访问某个特定命名的工作表或者通过索引来定位非首个工作表时，可以通过传递 `sheet_name` 参数来完成这一需求：
python
# 如果你要读取的是名叫'Sheet2'的一个子表
df = pd.read_excel('path_to_your_file/example.xlsx', sheet_name='Sheet2')
# 或者以数字方式引用第3个工作表 (注意这里下标是从0开始)
df = pd.read_excel('path_to_your_file/example.xlsx', sheet_name=2)
此外，还可以设置诸如列名、引擎类型等更多选项来自定义读取行为。如若原Excel文件存在特殊编码或其他特殊情况也可在此处调整相应配置项。
以上就是利用 Python 中 pandas 库去读取一个 Excel(.xlsx) 文件的基本流程及其应用场景实例。掌握此技能后，无论是日常办公中的报表整理还是大数据项目中的预处理阶段都能得心应手。