在openpyxl中cell = sheet["A1:C2"] print(cell) for i in cell: for j in i: print(j.value)如何获得j是第几行第几列的

在openpyxl中，当你使用`sheet["A1:C2"]`获取到一个范围的单元格时，你可以使用`cell.row`和`cell.column`属性来获得单元格的行号和列号。

在你的代码中，你可以通过以下方式获得`j`是第几行第几列的：

cell = sheet["A1:C2"]

for row in cell:
    for cell_obj in row:
        print(f"Cell value: {cell_obj.value}")
        print(f"Row number: {cell_obj.row}")
        print(f"Column number: {cell_obj.column}")

在上述代码中，使用两个嵌套的循环来遍历范围内的单元格。对于每个单元格对象`cell_obj`，你可以使用`cell_obj.row`和`cell_obj.column`属性来获取它的行号和列号。

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for i in range(day): real[i] = sheet.cell(i+2, n1).value

这是一个简单的 Python 代码段，它使用了一个 `for` 循环来遍历一个范围内的数字，并将 Excel 表格中第 `n1` 列中的值分配给一个名为 `real` 的列表中的每个元素。其中 `day` 是循环的次数，`sheet` 是 Excel 工作表对象，`cell` 方法用于获取单元格对象，`value` 属性用于获取单元格的值。需要注意的是，代码中的索引从 2 开始，这是因为在 Excel 表格中行和列的索引从 1 开始。

代码增加填充单元格后合并Sheet表：import openpyxl # 读取存贷款数据.xlsx workbook = openpyxl.load_workbook('存贷款数据.xlsx') # 遍历每个Sheet表，并将Sheet表名写入到每行N列的单元格 for sheet_name in workbook.sheetnames: sheet = workbook[sheet_name] max_row = sheet.max_row max_column = sheet.max_column for row in range(3, max_row): for column in range(1, max_column + 1): if column == max_column: sheet.cell(row=row, column=column+1).value = sheet_name else: sheet.cell(row=row, column=column).value = sheet.cell(row=row, column=column).value # 保存新的工作簿 workbook.save('存贷款数据（新）.xlsx')

好的，以下是增加填充单元格后合并Sheet表的示例代码：

import pandas as pd
import openpyxl

# 读取Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('存贷款数据.xlsx')

# 遍历每个Sheet表，并将Sheet表名写入到每行N列的单元格
for sheet_name in workbook.sheetnames:
    sheet = workbook[sheet_name]
    max_row = sheet.max_row
    max_column = sheet.max_column
    
    for row in range(3, max_row):
        for column in range(1, max_column + 1):
            if column == max_column:
                sheet.cell(row=row, column=column+1).value = sheet_name
            else:
                sheet.cell(row=row, column=column).value = sheet.cell(row=row, column=column).value

# 保存新的工作簿
workbook.save('存贷款数据（新）.xlsx')

# 获取所有Sheet表名
file = pd.ExcelFile('存贷款数据（新）.xlsx')
sheet_names = file.sheet_names

# 合并所有Sheet表
df_merged = pd.concat([file.parse(sheet) for sheet in sheet_names])

# 将合并后的数据保存到新的Excel文件中
df_merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)

在上面的示例中，我们增加了使用openpyxl库来填充单元格的代码。首先，我们使用load_workbook函数读取Excel文件，并遍历每个Sheet表。然后，我们使用max_row和max_column属性获取Sheet表的行数和列数，使用cell函数访问和修改单元格的值。注意，我们使用了worksheet.cell()函数而不是worksheet[row][column]来访问单元格，因为后者在openpyxl中已经被弃用。接下来，我们使用concat函数来合并所有Sheet表，并将合并后的数据保存到新的Excel文件中。请确保您已经安装了Pandas和openpyxl库，并且将存贷款数据.xlsx文件放在当前工作目录中。