python 读取excel指定几行

在Python中，可以使用pandas库来读取Excel表格中的指定几行数据。首先，需要导入pandas库，然后使用read_excel函数来读取Excel文件。在函数中，可以通过设置参数来指定要读取的行数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("test.xlsx", engine="openpyxl", sheet_name="Sheet1")

# 读取指定几行数据
row_data = df.loc[[0, 1, 2]].values

# 遍历输出每一行数据
for row in row_data:
    print(row)

在上面的代码中，我们通过设置`loc[[0, 1, 2]]`来指定要读取的行数，这里的`[0, 1, 2]`表示要读取的行号。然后，使用`values`属性将每一行数据转换为一个数组，并通过遍历输出每一行的数据。

请注意，上述代码中的`test.xlsx`是要读取的Excel文件的路径，`Sheet1`是要读取的表格名称。你可以根据实际情况修改这些参数来读取你想要的Excel表格中的指定几行数据。

相关问题

python读取excel特定的几行

对于您的问题，我可以回答。您可以使用Python的pandas库来读取Excel文件，并使用iloc函数选择特定的行。例如，以下是选择第1-3行的代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
selected_rows = df.iloc[0:3]
print(selected_rows)

其中，'your_file.xlsx'是您要读取的Excel文件名。如果您只需要选择特定的行，您可以根据需要更改iloc函数中的参数。

python读取excel文件某几行某几列

### 使用 Python Pandas 读取 Excel 文件特定行列的数据

#### 创建 DataFrame 并选择特定列
为了从 Excel 文件中读取指定的列，可以利用 `pandas` 库中的 `read_excel()` 函数并设置参数 `usecols` 来指明所需的列索引或名称。当不需要保留原始表头时，可以通过设定 `names=None` 和 `header=None` 参数来忽略它们。

对于只提取第4列和第7列的情况：

import pandas as pd

# 定义文件路径
file_path = "目标Excel文件路径.xlsx"

# 只选取第4列(即index=3)和第7列(index=6)，不加载任何列名
df_selected_columns = pd.read_excel(file_path, usecols=[3, 6], header=None)

print(df_selected_columns)

此段代码会创建一个新的DataFrame对象 `df_selected_columns` ，其中仅包含来自源工作簿的第四列和第七列的内容[^1]。

#### 将选定数据转换为列表形式
如果希望进一步处理这些数据或将它们存储在一个简单的Python列表结构内，则可调用 `.values.tolist()` 方法完成这一操作:

data_list = df_selected_columns.values.tolist()
print(data_list)

这段脚本将会把之前获得的两列数据转化为二维数组的形式，并打印出来以便查看结果。

#### 获取整个工作表的最大行数与最大列数
有时了解所处理的工作表尺寸也是必要的，在这种情况下，可以在导入之后通过访问属性 `shape` 获得相关信息：

max_rows, max_cols = df.shape
print(f"最大行数: {max_rows}, 最大列数: {max_cols}")

上述命令能够返回当前DataFrame的实际大小，这对于后续分析可能有所帮助[^2]。

#### 提取单个单元格或多行多列组合
除了单独挑选某些列之外，还可以灵活运用切片语法以及布尔掩码等方式精确控制所需范围内的元素。比如要获取第三行至第五行之间第二列到第六列之间的所有数值，可以用如下方式实现：

specific_data = df.iloc[2:5, 1:6]
print(specific_data)

这里使用了`.iloc[]`方法来进行基于位置的选择；注意这里的索引是从零开始计数的，因此实际表示的是原表格里的第三行到第五行、第二列到第六列区域内的全部内容[^3]。