使用pandas读取excel表格的指定行

使用 pandas 读取 Excel 表格的指定行可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('test.xlsx')

# 读取第 3 行的数据
row_index = 2  # 注意：pandas 的行号从 0 开始
row_values = df.iloc[row_index, :]

# 将数据转换为列表类型
row_list = row_values.tolist()

其中，`pd.read_excel` 函数可以读取 Excel 文件，返回一个 DataFrame 对象。`iloc` 方法可以根据行号和列号获取指定位置的数据，`:` 表示获取所有的列。最后，将数据转换为列表类型。注意，pandas 的行号从 0 开始，因此第 3 行对应的行号为 2。

相关问题

用Pandas读取Excel表格指定区域

可以使用Pandas的read_excel函数，通过指定sheet_name和使用slice来读取指定区域的数据，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols='A:C', nrows=10)

这个例子中，我们读取了example.xlsx文件中Sheet1工作表中A到C列的前10行数据。

python 使用pandas读取excel表格行高

你可以使用 Pandas 库中的 `read_excel()` 函数来读取 Excel 表格，并且可以通过设置参数来获取行高。但是需要注意的是，Pandas 并不提供直接获取行高的方法。你可以尝试以下代码来读取 Excel 表格并获取行高：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 获取表格的行高
row_height = df.style.apply(lambda x: x.styles.height).to_excel('row_height.xlsx', index=False)

这段代码将会读取名为 `'your_file.xlsx'` 的 Excel 表格，并将行高保存到名为 `'row_height.xlsx'` 的新表格中。请确保你已经安装了 Pandas 库，并将 `'your_file.xlsx'` 替换为你自己的 Excel 文件路径。