如果你要读取二进制的 xlsb 格式的 Excel 文件，那么 pyxlsb 就成了唯一选择。

.xlsb 是 Excel 的二进制文件格式，专为高效存储和快速读取设计。

pyxlsb 是一个专门用于读取 .xlsb 文件的 Python 库，但不支持写入。

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二 如何使用

python">import pyxlsb
import excelwith pyxlsb.open_workbook("xl/stores.xlsb") as book:for sheet_name in book.sheets:with book.get_sheet(sheet_name) as sheet:dim = sheet.dimensionprint(f"Sheet '{sheet_name}' has "f"{dim.h} rows and {dim.w} cols")

book.sheets：返回一个工作簿中所有工作表的名称列表。

for sheet_name in book.sheets：遍历工作簿中的所有工作表名称。

book.get_sheet(sheet_name)：获取某个具体的工作表对象（通过名称）。

sheet.dimension：获取工作表的维度，包括：dim.h: 工作表的总行数。dim.w: 工作表的总列数。

print()：打印每个工作表的名称以及其行数和列数。

2.读取特定工作表（如 "2019"）中从 "B2" 开始的某些数据，并打印前两行

python">with pyxlsb.open_workbook("xl/stores.xlsb") as book:with book.get_sheet("2019") as sheet:data = excel.read(sheet, "B2")
print(data[:2])  # 打印前两行

with book.get_sheet("2019")：通过工作表名称索引打开名为 "2019" 的工作表。

excel.read(sheet, "B2"):使用 excel 模块（自定义模块）从指定单元格（"B2"）开始读取数据。返回一个列表的结构，保存读取到的值。

3.将以日期为格式的单元格中的值转换为 datetime 对象

pyxlsb 库在读取 .xlsb 文件时，无法直接识别和解析包含日期的单元格。它会将这些日期值作为原始的数值数据（例如浮点时间戳）返回。因此，用户需要手动将这些数值转换为 Python 的 datetime 对象。

python">from pyxlsb import convert_date# 假设 data[1][3] 是从某个单元格读取到的日期值（数值格式）
converted_date = convert_date(data[1][3])# 转换后得到的是一个 datetime 对象，例如：
# datetime.datetime(2018, 7, 20, 0, 0)

convert_date 是 pyxlsb 提供的一个实用函数，用于将以数字形式存储的日期值转换为 Python 的 datetime.datetime 对象。

data[1][3] 表示第二行第四列的值。如果这个单元格包含日期，那么它的值可能是一个浮点数，表示 Excel 内部的时间戳。

调用 convert_date(data[1][3]) 会将这个浮点数转换为一个 datetime.datetime 对象。转换后可能得到 datetime.datetime(2018, 7, 20, 0, 0)，这表示日期为 2018 年 7 月 20 日，时间为午夜（00:00）。

4.在使用版本低于 1.3 的 pandas 读取 xlsb 格式的文件时，需要显式地指定引擎

python"> df = pd.read_excel("xl/stores.xlsb", engine="pyxlsb")