在使用Python操作Excel时，经常会遇到空单元格的情况。这种情况虽然常见，但如果不妥善处理，可能会导致程序报错或数据混乱。首先，确保安装了`openpyxl`或`pandas`这类库，它们是读取Excel文件的强大工具。例如，用`pandas.read_excel()`读取时，可以设置参数`usecols`来指定需要的列，同时通过`fillna()`方法将空值替换为默认值，比如`0`或者`"N/A"`。

其次，当遍历Excel内容时，可以利用条件判断来处理空单元格。例如，在循环中检查是否为空值（如`None`或`NaN`），然后决定是否跳过或填充默认值。此外，还可以通过`try-except`语句捕获异常，避免因空单元格引发程序崩溃。💡

最后，记得保存处理后的Excel文件，以免丢失重要信息。这样不仅能提高代码的健壮性，还能让数据分析更加高效！💪 Python Excel 数据分析