在数据处理领域，pandas 是一个强大的工具，广泛用于数据读取、清洗、分析等操作。其中，使用 pandas 读取 Excel 文件是常见的任务，但在实际操作中，因 Excel 文件格式（xls 和 xlsx）不同，时常会出现读取错误，给数据处理工作带来阻碍。

一、问题呈现

在使用 pandas 读取 Excel 文件时，新手常遇到如下报错：

import pandas as pd
try:
    data = pd.read_excel('example.xls')
except Exception as e:
    print(f"读取文件出错: {e}")

运行上述代码，若系统中未安装xlrd库，就会报错提示找不到合适的引擎来读取 xls 文件。同样，读取 xlsx 文件时，如果缺少openpyxl库，也会出现类似的错误。这表明，pandas 读取 Excel 文件时，文件格式与相应的读取库紧密相关，若依赖库缺失，就无法顺利读取。

二、问题分析

Excel 文件主要有 xls 和 xlsx 两种格式。xls 是 Excel 97 - 2003 版本的文件格式，而 xlsx 是 Excel 2007 及以上版本的默认格式，基于 XML。pandas 的read_excel函数虽然强大，但它本身并不具备直接解析 Excel 文件的全部能力，而是依赖外部库。读取 xls 文件需要xlrd库，读取 xlsx 文件则需要openpyxl库。当我们尝试读取不同格式的 Excel 文件时，如果没有安装对应的库，pandas 就无法找到合适的解析引擎，从而导致读取失败。

三、解决方法

（一）安装依赖库

首先，要确保系统中安装了xlrd和openpyxl库。可以使用pip命令进行安装：

pip install xlrd openpyxl

（二）代码优化

为了让代码能够自动适应不同格式的 Excel 文件，我们可以进行如下优化：

import pandas as pd

def read_excel_file(file_path):
    try:
        data = pd.read_excel(file_path)
        return data
    except Exception as e:
        if 'No engine for file type' in str(e):
            if file_path.endswith('.xls'):
                try:
                    import xlrd
                    data = pd.read_excel(file_path, engine='xlrd')
                    return data
                except ImportError:
                    print("缺少xlrd库，请先安装。")
            elif file_path.endswith('.xlsx'):
                try:
                    import openpyxl
                    data = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')
                    return data
                except ImportError:
                    print("缺少openpyxl库，请先安装。")
        else:
            print(f"读取文件出错: {e}")

# 使用示例
file_path = 'example.xlsx'
data = read_excel_file(file_path)
if data is not None:
    print(data.head())

上述代码中，read_excel_file函数先尝试直接用pandas的read_excel函数读取文件。如果失败，根据文件扩展名判断文件格式，然后尝试导入对应的库并使用指定引擎读取文件。这样，无论 Excel 文件是 xls 还是 xlsx 格式，都能被正确读取。

通过上述步骤，我们成功解决了 pandas 读取 Excel 文件因格式问题导致的错误。在实际的数据处理项目中，无论是企业财务数据处理，还是教育领域的成绩分析，都能利用这种方法，更高效地读取和处理 Excel 数据，为后续的数据分析和决策提供有力支持。