有解决方案,但csv的处理方式与excel不同.

从文档,对于csv：

usecols : list-like or callable, default None

For example, a valid list-like usecols parameter would be [0, 1, 2] or [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’].

对于Excel：

usecols : int or list, default None If None then parse all columns, If int then indicates last column to be parsed If list of ints then indicates list of column numbers to be parsed If string then indicates comma separated list of Excel column letters and column ranges (e.g. “A:E” or “A,C,E:F”). Ranges are inclusive of both sides

所以您需要这样称呼它：

xl_file = pd.read_excel('D:/SnapPython/TestDF.xlsx', sheet_name='Sheet 2', usecols='ForeignKey')

并且如果您还需要“数字”：

xl_file = pd.read_excel('D:/SnapPython/TestDF.xlsx', sheet_name='Sheet 2', usecols='number,ForeignKey')

编辑：

您需要输入excel列的名称而不是数据的名称.

另一个答案解决了这个问题.

但是您不需要’B：B’,’B’可以解决问题,但不会提高数字的使用价值.

如果您可以在短时间内加载所有数据,也许解决此问题的最佳方法是解析所有列,然后选择所需的列：

xl_file = pd.read_excel('D:/SnapPython/TestDF.xlsx', sheet_name='Sheet 2')['ForeignKey']