python pandas 循环获取excl每一行

你可以使用 Pandas 库的 read_excel() 函数来读取 Excel 文件，并将其转换为 DataFrame 对象。然后，你可以使用 iterrows() 方法来循环遍历 DataFrame 的每一行，并获取该行的值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 循环遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 获取该行的值
    print(row['column_name'])

在上面的代码中，你需要将 `'your_file.xlsx'` 替换为你的 Excel 文件的路径，将 `'column_name'` 替换为你想要获取的列的名称。你可以在循环中使用 row 对象来获取该行的其他列的值。

相关问题

python pandas遍历excel的sheet并筛选

使用python的pandas库可以方便地遍历Excel中的每个sheet，并进行筛选操作。

首先，我们需要导入pandas库和Excel文件所需要的包：

import pandas as pd
import openpyxl

然后，使用pandas的`pd.read_excel()`函数读取Excel文件并存储为一个对象：

excel_file = pd.ExcelFile('文件路径.xlsx')

接下来，我们可以使用`excel_file.sheet_names`方法获取Excel文件中所有sheet的名称列表。

sheet_names = excel_file.sheet_names

然后，我们可以使用for循环遍历每个sheet，并对每个sheet进行筛选操作：

for sheet_name in sheet_names:
    df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name=sheet_name)
    # 根据自己的需求进行筛选操作
    filtered_data = df[df['column_name'] == '筛选条件']
    # 对筛选后的数据进行处理或输出
    print(filtered_data)

在以上代码中，`df`是一个数据框，我们可以使用pandas提供的各种方法和函数对其进行筛选操作。根据自己的需求，在`df`中选择需要的行或列，然后存储在`filtered_data`中，并进行后续的处理或输出。

需要注意的是，`column_name`是所需筛选的列名，`'筛选条件'`是要进行筛选的值。

使用python 实现，将excel 每一行存到同一个txt中，并且excel的第一行的值为各列的标签

同样可以使用pandas库来读取Excel文件，并使用循环将每一行写入相应的txt文件中。不同的是，我们需要先读取第一行的标签，以便在每一行数据转换为字符串时添加标签。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 获取标签列表
labels = list(df.columns)

# 循环遍历每一行数据
for i in range(len(df)):
    # 将每一行数据转换为字典类型
    row_dict = df.iloc[i,:].to_dict()
    # 将标签和数据合并为一个字符串
    row_str = '\t'.join(['{}:{}'.format(k,v) for k,v in row_dict.items()])
    # 打开对应的txt文件并写入数据
    with open('output{}.txt'.format(i), 'w') as f:
        f.write(row_str)

在这个例子中，我们将Excel文件命名为`data.xlsx`，每一行数据将被写入一个名为`output{}.txt`的txt文件中，其中的`{}`将被循环变量`i`替换。在实际使用中，你需要根据自己的需求修改文件名和路径。