pandas 2.0+ 已移除 infer_datetime_format、.ix 和 .append()，excel 读取需改用 openpyxl 引擎；应升级代码以适配新 api 并避免警告或报错。
pd.to_datetime() 里的 infer_datetime_format 参数已失效，不是你的代码写错了，是 pandas 主动把它拿掉了——2.0.0 版本起标记弃用，3.0+ 会直接报错。
为什么 infer_datetime_format 被干掉了
新版本 pandas 的日期解析引擎自己就能猜格式，而且比你手动设 infer_datetime_format=True 更快、更稳。这个参数原本是给旧版“补效率”的，现在成了冗余开关。
它只在 pd.to_datetime() 中起作用，其他地方根本没这玩意儿。保留它不会让代码崩，但会持续弹 UserWarning，而且未来某天运行就真挂了。
- 如果你用的是 pandas ≥ 2.0：直接删掉这个参数，别犹豫
- 如果你的日期列格式统一（比如全是
"2023-01-01"）：加format="%Y-%m-%d"，解析速度反而更快 - 如果你靠它“蒙混过关”处理杂乱格式（如混着
"01/01/2023"和"20230101"）：删掉后可能解析失败，得先清洗或分批处理
df.ix 找不到了，不是 import 没写对
.ix 在 pandas 0.20.0 就被标为弃用，1.0+ 彻底移除。现在用它，直接抛 AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ix'，没商量余地。
它本来就是 .loc（标签索引）和 .iloc（位置索引）的模糊混合体，容易引发语义错误。官方砍掉它，是为了逼你写清楚到底要按名取还是按位置取。
- 想用行名/列名选数据 → 改用
.loc[行标签, 列标签] - 想用数字下标（第0行、第2列）→ 改用
.iloc[0, 2] - 如果原代码是
df.ix[0]且你确定是取第0行 → 直接换成df.iloc[0]；但若df.index[0]是字符串（比如"A"），那就要用df.loc["A"]
df.append() 报错：方法没了，不是拼写错了
pandas 2.0.0 正式移除了 DataFrame.append() 方法。这不是 bug，是 API 整洁化动作。它和 .ix 一样，属于“历史包袱型接口”——功能能用 pd.concat() 更明确地替代。
常见误判是以为装错库或路径不对，其实只要 pandas ≥ 2.0，这个方法就不存在。
- 原来写
df1.append(df2)→ 改成pd.concat([df1, df2], ignore_index=True) - 如果原来用了
ignore_index=True，新写法里也得显式加上，否则索引会拼接而非重排 -
pd.concat()默认不修改原df，行为更可控；而.append()有inplace参数，容易让人忽略返回值
Excel 读取突然失败，可能卡在 xlrd 上
新版 pandas（≥ 2.0）对 xlrd 的要求变了：2.0.1+ 只支持 .xls，彻底不认 .xlsx；而老项目常默认用 xlrd 引擎读所有 Excel 文件。
结果就是：pd.read_excel("data.xlsx") 报 ImportError: Pandas requires version '2.0.1' or newer of 'xlrd'，或者更隐蔽的 Unsupported format。
- 最稳妥解法：改用
openpyxl引擎，pd.read_excel("data.xlsx", engine="openpyxl") - 如果必须用
xlrd（比如只读.xls），就锁死xlrd==1.2.0，别升到 2.x - 别指望
pip install --upgrade xlrd能一劳永逸——升完反而更读不了 xlsx
pip show pandas 看清版本，再对照弃用列表扫一遍关键方法名，比盲试快得多。大量免费API接口：立即使用
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