本质是Excel文件编码或引擎不匹配，非文件损坏；.xlsx优先用engine="openpyxl"，.xls需用xlrd
用 pandas.read_excel 读取时中文列名乱码或读成 Unnamed: 0
本质是 Excel 文件编码或引擎没对上，不是文件本身损坏。Windows 上默认保存的 .xlsx 一般没问题，但如果是从网页导出、旧版 WPS 或手动改后缀的 .xls 文件，openpyxl 或 xlrd 引擎可能 fallback 失败。
- 优先显式指定引擎：
pandas.read_excel("data.xlsx", engine="openpyxl")（.xlsx）或engine="xlrd"（仅限 .xls，注意xlrd>=2.0已不支持 .xlsx） - 如果列名出现
Unnamed: 0，大概率是表格上方有合并标题行或空行，加参数skiprows=2跳过；用header=1指定第二行为列名行 - 中文列名显示为乱码（如
b'\xe5\xa7\x93\xe5\x90\x8d'），说明底层用了二进制读取但没解码——这种情况极少出现在.xlsx，多见于用xlrd读老版.xls且未装xlrd==1.2.0兼容包；换openpyxl引擎基本解决
matplotlib.pyplot.plot 绘图后中文标签显示为方块
Matplotlib 默认字体不支持中文，不是代码写错了，是字体路径没配或字体缺失。Linux/macOS 和 Windows 的默认字体路径差异大，硬编码路径不可靠。
- 最稳做法：用
matplotlib.font_manager.FontProperties指定字体文件路径，比如simhei.ttf（Windows）或Heiti.ttc（macOS），然后传给plt.xlabel(..., fontproperties=font) - 更省事但需全局生效：在绘图前加两行：
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'DejaVu Sans']和plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False（后者修复负号变方块） - 注意：如果脚本跑在无 GUI 环境（如服务器），
Agg后端不支持交互字体查找，必须用FontProperties+ 绝对路径，且字体文件得随脚本一起部署
自动化绘图时图表尺寸/分辨率糊、导出图片模糊
不是 DPI 设置越高越好，而是要匹配使用场景和输出设备。默认 figsize=(6.4, 4.8) 是屏幕显示尺寸，直接 plt.savefig 不设参数会按 100 DPI 输出，打印或 PPT 插入就发虚。
- 导出高清图必备三参数：
plt.savefig("plot.png", dpi=300, bbox_inches='tight', facecolor='white') -
bbox_inches='tight'防止坐标轴标签被截断，尤其加了中文标题后容易出这问题 - 如果导出 PDF 用于论文，把
dpi去掉，PDF 是矢量格式，缩放不失真；但注意中文字体要嵌入，否则换电脑打开变空白——用plt.rcParams['pdf.fonttype'] = 42（Type 42 = TrueType）
循环处理多个 Excel 文件时内存暴涨、程序卡死
常见原因是没释放 matplotlib figure 对象，每次 plt.figure() 或 plt.subplot() 都在内存里堆新图，几百个文件后 Python 进程吃光内存。
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- 每轮绘图完必须显式关闭：
plt.close(fig)（推荐）或plt.close('all')（粗暴但有效） - 避免用
plt.plot(...)这种 stateful 接口，改用面向对象接口：fig, ax = plt.subplots(); ax.plot(x, y); fig.savefig(...); plt.close(fig) - 读 Excel 也别全塞进一个大 DataFrame：用
chunksize参数分块读（适合超大表），或用usecols只读需要的列，减少内存占用
