python pandas 通过单元格坐标获取数据
时间: 2023-06-30 20:17:23 浏览: 46
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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。