1. 数据类型不匹配：Excel中的某些数值可能以文本格式存储，而pandas期望的是数值格式。这会导致pandas无法正确解析这些数据。解决方法是在读取数据时指定参数` converters={"column_name": lambda x: x.astype(float)}`，其中`column_name`是包含文本数据的列名，`lambda x: x.astype(float)`是一个转换函数，它将文本数据转换为浮点数。
2. 日期格式问题：如果Excel中的日期以文本格式存储，pandas可能无法正确解析它们。解决方法是使用`pd.to_datetime()`函数将日期转换为日期时间格式。
3. 隐藏的字符：Excel中的某些单元格可能包含隐藏的字符，如换行符或制表符。这些字符在Excel中可能不可见，但会被pandas解析为Nan。解决方法是使用`pd.read_excel()`的参数`engine="openpyxl"`，这可以使用OpenPyXL库来读取Excel文件，它通常可以更好地处理这些隐藏的字符。
4. 数据格式错误：如果Excel中的某些数值包含错误，例如包含科学计数法表示的数值（如1.2e+09），而pandas期望的是标准数值格式，这可能会导致数据被读为Nan。解决方法是确保Excel中的数值格式是正确的，或者在读取数据时使用`pd.read_excel()`的参数`na_values`来指定哪些值应该被解析为Nan。
5. 缺失数据：如果Excel中的某些单元格确实是空白的，pandas会将它们解析为Nan。如果这些空白单元格表示缺失数据，那么不需要进行任何特殊的处理。但如果它们不代表缺失数据，那么需要使用`pd.read_excel()`的参数`na_values=[]`来告诉pandas哪些值不应该被解析为Nan。
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