使用pandas如何只读取表格中第m行，n列的数据

可以使用pandas中的iloc方法来读取表格中的特定行和列数据。iloc方法通过传递行和列的索引来选择数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取表格数据
df = pd.read_csv('table.csv')

# 选择第m行，n列的数据
data = df.iloc[m-1, n-1]

在上面的代码中，`m`和`n`分别代表要读取数据的行和列的索引，使用`iloc`方法通过传递行和列的索引来选择数据，`m-1`和`n-1`是因为pandas中的索引是从0开始的。最终读取到的数据会存储在`data`变量中。

相关问题

从Excel表中读取m行n列数据进行灰色关联度评价，python代码

可以使用pandas库来读取Excel表格，并使用灰色关联度评价算法进行计算。

示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=0)  # 假设表格第一行为列名

# 灰色关联度评价
m, n = df.shape
k = 0.5  # 分辨系数
weights = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
    for j in range(n):
        x = df.iloc[:, i]
        y = df.iloc[:, j]
        x_mean = np.mean(x)
        y_mean = np.mean(y)
        delta_x = np.abs(x - x_mean).max()
        delta_y = np.abs(y - y_mean).max()
        rho = np.zeros(m)
        for p in range(m):
            rho[p] = np.min([np.abs(x[p] - y[q])/(k*np.max([delta_x, delta_y])) for q in range(m)])
        weights[i, j] = np.mean(rho)

print(weights)

其中，`data.xlsx`为需要读取数据的Excel表格文件名，`k`为分辨系数，`weights`即为计算得到的权重矩阵。在权重矩阵中，每个元素`weights[i,j]`表示第`i`列和第`j`列之间的关联度。

从Excel表中读取m行n列数据进行灰色关联度综合评价，python代码

在灰色关联度综合评价中，需要先求出每个参考因素与决策因素之间的关联度，然后将每个参考因素的关联度加权平均，得到综合关联度。最终，可以根据综合关联度对决策因素进行排序。

示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=0)  # 假设表格第一行为列名

# 灰色关联度综合评价
m, n = df.shape
k = 0.5  # 分辨系数
weights = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
    for j in range(n):
        x = df.iloc[:, i]
        y = df.iloc[:, j]
        x_mean = np.mean(x)
        y_mean = np.mean(y)
        delta_x = np.abs(x - x_mean).max()
        delta_y = np.abs(y - y_mean).max()
        rho = np.zeros(m)
        for p in range(m):
            rho[p] = np.min([np.abs(x[p] - y[q])/(k*np.max([delta_x, delta_y])) for q in range(m)])
        weights[i, j] = np.mean(rho)

# 计算加权平均值
w = np.array([0.4, 0.3, 0.2, 0.1])  # 假设有4个参考因素，权重分别为0.4, 0.3, 0.2, 0.1
g = np.zeros(n)
for i in range(n):
    g[i] = np.sum(weights[i, :] * w)

# 决策因素排序
index = np.argsort(-g)  # 按综合关联度降序排列
print('决策因素的排名为：', index+1)  # 因为数组下标从0开始，所以需要加1

其中，`data.xlsx`为需要读取数据的Excel表格文件名，`k`为分辨系数，`w`为每个参考因素的权重，`g`为每个决策因素的综合关联度，`index`为按综合关联度降序排列的决策因素的下标。