import pandas as pd df = pd.read_excel('D:\\NC\\2007.xls', sheet_name='Cu', skiprows=9, nrows=1) print(df.to_string()，按原来的等行跟列显示输出

您可以使用以下代码按原来的行列方式显示输出：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('D:\\NC\\2007.xls', sheet_name='Cu', skiprows=9, nrows=1)

# 设置显示所有行和列
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_columns', None)

# 输出DataFrame
print(df.to_string(index=False, header=False))

这样，您就可以将`df` DataFrame对象按原来的行列方式显示输出了。

相关问题

df = pd.read_excel('D:\\NC\\2007.xls',sheet_name='Cu', skiprows=9, nrows=1) print(df) 输出所有显示

如果你想输出所有的数据，可以使用 `print(df.to_string())` 来实现。修改你的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('D:\\NC\\2007.xls', sheet_name='Cu', skiprows=9, nrows=1)
print(df.to_string())

这个代码会读取 `D:\\NC\\2007.xls` 文件中名为 `Cu` 的工作表中的第 10 行数据，并将其存储到 `df` 变量中，然后使用 `to_string()` 方法将其转换为字符串，并使用 `print()` 函数输出。这样可以输出所有的数据，即使数据量很大也可以完整显示。

df = pd.read_excel 读取指定例

如果你想读取 Excel 文件中的指定行，可以使用 `pandas` 库中的 `read_excel` 函数来实现。你需要指定 `sheet_name` 参数以及需要读取的行数，例如：

import pandas as pd

# 读取第 5 行数据，注意行数是从 0 开始计数的
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=4, nrows=1)

这个代码会读取名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件中第一个工作表 `Sheet1` 中的第 5 行数据，并将其存储到 `df` 变量中。`skiprows` 参数指定需要跳过的行数，`nrows` 参数指定需要读取的行数。在这个例子中，我们跳过了前 4 行，只读取了第 5 行数据。