python pandas 通过单元格坐标获取数据

如果您想要通过单元格坐标获取 Pandas DataFrame 中的数据，可以使用 `iloc` 方法。`iloc` 方法使用整数索引来访问 DataFrame 中的行和列。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 通过单元格坐标获取数据
value = df.iloc[1, 2]

print(value)  # 输出 6

在上面的示例中，`iloc[1, 2]` 表示获取 DataFrame 中第 2 行、第 3 列的单元格数据，即值为 6。注意，`iloc` 方法使用的是 0-based 索引，因此第 1 行在实际中对应索引 0。

相关问题

python中pandas已知excle坐标，读取其中内容

可以使用`pandas`库的`read_excel()`方法，结合`sheet_name`和`usecols`参数，来读取指定坐标的单元格内容。

例如，假设要读取`Sheet1`中第2行第3列的单元格内容，可以按如下方式实现：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=[2], skiprows=1, nrows=1)

# 获取坐标为(2,3)的单元格内容
cell_value = df.iloc[0, 0]

上述代码中，`read_excel()`方法的`sheet_name`参数指定要读取的工作表名称，`usecols`参数指定要读取的列，`skiprows`参数指定要跳过的行数，`nrows`参数指定要读取的行数。

最后使用`iloc`方法获取指定行列的单元格内容。注意，`iloc`方法中的行、列索引都是从0开始。

使用pandas把计算数据写入excel的指定单元格

### 回答1：
要使用 pandas 将计算数据写入 Excel 的指定单元格，您可以使用 `pandas.DataFrame.to_excel()` 方法。

首先，您需要使用 `pandas.read_excel()` 方法将 Excel 文件读入一个 pandas DataFrame。然后，可以使用类似于字典的方式访问 DataFrame 中的每一行和每一列，并使用索引访问每个单元格。例如，假设您有一个名为 "input.xlsx" 的 Excel 文件，其中有一个名为 "Sheet1" 的工作表，您可以使用以下代码将一个值写入第二行第三列：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 计算值
value = df.iloc[0, 0] + df.iloc[1, 1]

# 写入第二行第三列
df.iloc[1, 2] = value

# 将更改保存到 Excel 文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

请注意，这段代码会将更改保存到一个新的 Excel 文件中，而不是在原始文件中进行修改。如果要修改原始文件，可以将文件名设置为相同的文件名。

### 回答2：
使用pandas将计算数据写入Excel的指定单元格需要借助于pandas库中的`ExcelWriter`对象和`DataFrame`对象。

首先，我们需要导入pandas库和相关依赖：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

然后，我们可以定义计算数据并将其存储在`DataFrame`对象中：

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们需要创建一个`ExcelWriter`对象以写入Excel文件：

writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')

这里的`output.xlsx`是输出的Excel文件名。

接下来，我们需要将`DataFrame`对象写入指定的单元格。为了实现这一点，我们首先需要将工作簿加载到`ExcelWriter`对象中：

writer.book = load_workbook('output.xlsx')

然后，我们可以通过指定的单元格坐标将`DataFrame`对象写入Excel文件。例如，我们将数据写入到Sheet1的A1单元格：

df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=0, startcol=0, header=False, index=False)

在这里，我们使用`to_excel()`函数将数据写入指定的单元格。`sheet_name`参数指定了要写入的工作表名称，`startrow`和`startcol`参数指定了写入数据的起始行和起始列，`header`和`index`参数分别指定了是否将列名和索引写入文件。

最后，我们需要保存并关闭`ExcelWriter`对象：

writer.save()
writer.close()

这样，我们就成功使用pandas将计算数据写入Excel的指定单元格了。

### 回答3：
使用pandas将计算数据写入Excel的指定单元格可以通过以下几个步骤实现：

1. 首先，我们需要导入pandas模块和Excel文件。可以使用以下代码导入pands和Excel模块：

   import pandas as pd
   from openpyxl import load_workbook

2. 加载要写入的Excel文件，可以使用`load_workbook`函数加载要写入的Excel文件。例如，如果要写入名为"example.xlsx"的文件，可以使用以下代码加载文件：

   excel_file = 'example.xlsx'
   workbook = load_workbook(excel_file)

3. 创建要写入的DataFrame，可以通过运算或其他方式得到要写入的数据，并使用pandas创建一个DataFrame对象。例如，我们将数据存储在一个名为data的列表中，可以使用以下代码将数据转换为DataFrame对象：

   data = [1, 2, 3, 4, 5]
   df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1'])

4. 获取要写入的工作表并写入数据。使用以下代码获取要写入数据的工作表，并将数据写入指定的单元格：

   sheet_name = 'Sheet1'
   sheet = workbook[sheet_name]

   cell_position = 'A1'
   cell = sheet[cell_position]
   cell.value = df

5. 最后，保存修改并关闭Excel文件。使用以下代码保存修改并关闭Excel文件：

   workbook.save(excel_file)
   workbook.close()

以上步骤完成后，计算数据将会被写入Excel文件中指定的单元格。