python 读取excel文件，对工作簿进行元素提取，例如提取第3行第5列和第4行第5列等多个元素的数据，并输出新文件

你可以使用Python中的pandas库读取Excel文件，并使用pandas中的.loc函数来提取特定行和列的数据。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 提取第3行第5列和第4行第5列的数据
data = df.loc[[2, 3], 'Column E']

# 创建一个新的DataFrame对象
new_df = pd.DataFrame({'Data': data})

# 将数据导出为Excel文件
new_df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们首先使用pandas库中的read_excel函数读取了一个名为input.xlsx的Excel文件中的第一个工作表。然后，我们使用.loc函数提取了第3行第5列和第4行第5列的数据，并将其存储在一个名为data的变量中。接下来，我们使用pandas库中的DataFrame函数创建了一个新的DataFrame对象，其中包含了我们提取的数据。最后，我们使用新DataFrame对象的to_excel方法将数据导出为一个名为output.xlsx的Excel文件。

你可以根据自己的需要修改以上代码，以适应你的Excel文件和数据提取要求。

相关问题

python读取excel文件，将每个工作表的第二列内容合并至新的文件中

在Python中，你可以使用pandas库来读取Excel文件并将第二列的内容合并到新的文件中。首先确保已经安装了pandas库，如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

下面是一个简单的示例代码，展示如何读取Excel文件并将每个工作表的第二列内容合并到新的文件中：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
file_path = 'your_excel_file.xlsx'  # 替换为你的Excel文件路径
excel_data = pd.read_excel(file_path)

# 创建新的DataFrame来保存合并后的数据
new_data = pd.DataFrame()

# 遍历Excel文件中的每个工作表
for sheet_name in excel_data.keys():
    # 提取第二列数据并添加到新的DataFrame中
    new_data[sheet_name] = excel_data[sheet_name][1:]  # 假设第二列的列名是"第二列"

# 将新的DataFrame保存到新的Excel文件中
output_file = 'output.xlsx'  # 替换为新的Excel文件路径
new_data.to_excel(output_file, index=False)

请注意，上述代码假设第二列的列名是"第二列"，你需要根据实际情况进行调整。此外，确保你的Python环境已经安装了pandas库，并将Excel文件的路径替换为实际的文件路径。最后，将新的Excel文件的路径替换为你希望保存的路径。运行代码后，新的Excel文件将包含所有工作表的第二列内容合并的结果。

python快速统计同一目录下多个excel文件中工作表“个人表4”的第20行第四列的数据

可以使用pandas库来读取Excel文件，并对数据进行统计。下面是一个示例代码：

import os
import pandas as pd

folder_path = "your_folder_path"  # 文件夹路径
sheet_name = "个人表4"  # 工作表名称
target_row = 20  # 目标行数
target_col = 3  # 目标列数（Python中的索引从0开始）

result = 0  # 统计结果

# 遍历文件夹中的所有Excel文件
for file_name in os.listdir(folder_path):
    if file_name.endswith(".xlsx"):  # 只处理Excel文件
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
        df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, header=None)
        cell_value = df.iloc[target_row - 1, target_col]  # 由于索引从0开始，需要减1
        result += cell_value

print("统计结果为：", result)

解释一下上面的代码：

首先定义了要处理的文件夹路径、目标工作表名称、目标行数和列数（注意Python中的索引从0开始）。

然后使用`os.listdir`遍历文件夹中的所有文件，用`str.endswith`判断是否为Excel文件。

对于每一个Excel文件，使用`pd.read_excel`读取指定工作表的数据，`header=None`表示不使用第一行作为列名。

然后根据目标行数和列数，使用`df.iloc`获取对应单元格的值。

最后将所有单元格的值累加起来，得到最终的统计结果。