如何快速高效地将Excel信息存储到Python中？

可以通过使用Python的pandas模块来快速将Excel文件中的信息存储到Python中。以下是一些示例代码：

首先，需要导入pandas模块：

import pandas as pd

然后，可以使用pandas中的read_excel函数来读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象，这是一个类似于表格的数据结构，可以方便地进行数据分析和处理：

df = pd.read_excel('file_path.xlsx')

其中，'file_path.xlsx'是Excel文件的路径。读取Excel文件时，还可以指定一些参数，如sheet_name、header等，具体可以查看pandas文档。

接下来，如果需要将DataFrame对象中的数据存储到Python中的其他数据结构中，可以使用pandas中提供的to_numpy()、to_dict()、to_list()等方法。例如将DataFrame转换成List：

data_list = df.values.tolist()

其中，values属性返回一个numpy数组，再使用tolist()方法将数组转换为Python中的列表。

最后，记得在程序结束时关闭Excel文件，释放资源：

df.close()

以上就是将Excel信息存储到Python中的简单方法。如果需要更多的数据处理和分析功能，可以深入学习pandas模块。