pandas 读取excel文件的第三列和第四列

可以使用 pandas 库来读取 Excel 文件，并选择需要的列。具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 选择第三列和第四列
columns = data.iloc[:, 2:4]

# 打印结果
print(columns)

其中，`read_excel` 函数用于读取 Excel 文件，参数为文件名。读取后，使用 `iloc` 函数选择需要的列，参数为 `[:, 2:4]`，表示选择所有行和第三列至第四列。最后，打印结果即可。

相关问题

pythonpandas读取excel文件

使用Python中的pandas库可以方便地读取Excel文件，具体步骤如下：

1. 首先需要导入pandas库：`import pandas as pd`

2. 使用pandas的`read_excel`函数读取Excel文件，例如读取名为"data.xlsx"的文件：`df = pd.read_excel('data.xlsx')`

3. 可以通过指定sheet名或者sheet编号来读取特定的sheet，例如读取第二个sheet：`df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=1)`

4. 如果需要读取指定范围的单元格，可以使用`usecols`和`skiprows`参数来指定读取的列和跳过的行数，例如读取第一列和第二列、跳过前两行的数据：`df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[0, 1], skiprows=2)`

读取Excel文件后，pandas会将其转换为DataFrame格式，方便后续进行数据分析和处理。

pandas读取excel文件指定行

可以使用pandas的read_excel函数来读取excel文件，并通过指定行参数来选择需要读取的行。

例如，如果要读取excel文件中的第2行和第3行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', header=None, skiprows=[,1], nrows=2)

# 打印读取的数据
print(df)

其中，header=None表示不使用excel文件中的列名作为DataFrame的列名；skiprows=[,1]表示跳过excel文件中的第1行和第2行；nrows=2表示只读取2行数据。

需要注意的是，skiprows和nrows参数都可以接受一个列表作为参数，用于指定需要跳过或读取的行数。如果需要读取连续的多行数据，可以使用类似nrows=2的方式来指定。如果需要读取不连续的多行数据，可以使用类似skiprows=[,2,4]的方式来指定。