已解决：raise XLRDError(FILE_FORMAT_DESCRIPTIONS[file_format]+‘; not supported’)
xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported
一、分析问题背景
在数据分析和处理过程中，使用Python读取Excel文件是一个常见的任务。Pandas库结合xlrd库可以轻松地实现这一功能。然而，有时在尝试读取.xlsx格式的Excel文件时，可能会遇到如下错误：
raise XLRDError(FILE_FORMAT_DESCRIPTIONS[file_format]+‘; not supported’) xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported
场景描述：
该错误通常发生在使用Pandas的read_excel函数读取.xlsx文件时。用户可能期望读取Excel文件中的数据进行分析，但由于某些原因，程序抛出了上述错误。
代码片段：
假设你正在开发一个数据处理脚本，需要从一个.xlsx文件中读取数据。然而，运行代码时出现了错误。
二、可能出错的原因
导致此错误的原因主要有以下几种：
- xlrd版本问题：最新版本的xlrd（从2.0.0版本开始）不再支持.xlsx文件的读取，仅支持.xls文件。
- 不正确的文件格式：尝试使用不支持的库读取.xlsx文件。
- 数据类型不匹配：文件类型与实际文件内容不匹配。
三、错误代码示例
以下是一个可能导致该错误的代码示例：
import pandas as pd # 尝试读取.xlsx文件 data = pd.read_excel('data.xlsx')
解释错误之处：
- 从xlrd 2.0.0版本开始，不再支持读取.xlsx文件。如果使用最新版本的xlrd并尝试读取.xlsx文件，会抛出xlrd.biffh.XLRDError错误。
四、正确代码示例
为了正确解决该错误，可以选择以下两种解决方案：
- 使用openpyxl库：
使用openpyxl库读取.xlsx文件，因为它支持.xlsx格式的Excel文件。
import pandas as pd
# 使用openpyxl引擎读取.xlsx文件 data = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl') # 显示前几行数据 print(data.head())
2.降级xlrd库：
如果您希望继续使用xlrd库，可以将其版本降级到1.2.0，这是最后一个支持.xlsx文件的版本。
pip install xlrd==1.2.0
然后使用标准方法读取.xlsx文件：
import pandas as pd
# 读取.xlsx文件 data = pd.read_excel('data.xlsx') # 显示前几行数据 print(data.head())
五、注意事项
在编写代码时，需注意以下几点，以避免类似错误：
- 检查库的版本：确保使用的库版本支持所需的功能。可以通过pip show命令检查已安装的库版本。
pip show xlrd
pip show openpyxl - 选择合适的引擎：根据文件格式选择合适的引擎。例如，使用openpyxl引擎读取.xlsx文件。
data = pd.read_excel(‘data.xlsx’, engine=‘openpyxl’) - 更新和维护依赖库：定期更新和维护依赖库，确保使用的库版本是最新且稳定的。
pip install --upgrade pandas openpyxl xlrd
4.捕获和处理异常：在读取文件时，捕获并处理可能的异常，提供有意义的错误信息。
import pandas as pd
try: data = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl') print(data.head()) except Exception as e: print(f"Error reading Excel file: {e}")
5.参考官方文档：使用函数时，参考Pandas、xlrd和openpyxl的官方文档，了解函数支持的所有参数和使用方法。
通过遵循上述步骤和注意事项，您应该能够轻松解决“xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported”错误，并正确使用Pandas和相关库读取Excel文件。
结论
在数据处理过程中，读取Excel文件是一个常见任务。由于库版本的变更或参数使用错误，可能会遇到xlrd.biffh.XLRDError错误。通过使用合适的库（如openpyxl）或降级xlrd库版本，可以有效解决此问题。希望本文的详细解析和示例代码能帮助您理解并解决该错误，使您的数据处理工作更加顺利。
