import pandas as pd data = pd.read_excel('D:/workspace/python/5test.xlsx', sheet_name='Sheet1') rows = data.shape[0] #merged_row = ''.join(rows) value = data.iloc[rows - 1, 0] value1 = data.iloc[rows - 1, 1] value2 = value + value1 优化这段代码

你可以优化这段代码，将行数的计算和数据的提取合并在一起，并且不需要使用`.iloc[]`方法来提取单个单元格的值。以下是优化后的代码：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('D:/workspace/python/5test.xlsx', sheet_name='Sheet1')
value = data.iloc[-1, 0]
value1 = data.iloc[-1, 1]
value2 = value + value1

在这里，我使用了负索引`-1`来表示最后一行，这样就不需要使用`.shape[0]`来计算行数了。然后直接通过`data.iloc[-1, 0]`来提取最后一行第一列的值，通过`data.iloc[-1, 1]`来提取最后一行第二列的值。最后将这两个值相加赋给`value2`变量。

这样的代码更简洁和高效，避免了额外的计算和函数调用。

相关问题

import pandas as pddf = pd.read_excel('path/to/file.xlsx')

这段代码使用 Pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件并将其存储为 DataFrame 对象，代码中的 `path/to/file.xlsx` 应该被替换为实际文件路径。如果文件位于当前工作目录中，则可以直接使用文件名而不需要路径。例如，如果文件名为 `data.xlsx`，则可以使用以下代码：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')

这将读取名为 `data.xlsx` 的文件并将其存储为 DataFrame 对象 `df`。

import pandas as pd df = pd.read_csv('d:/test.txt', sep=',') df.to_excel('d:/test.xlsx', index=False)有误

这段代码的问题在于，它没有指定编码方式（encoding），因此在读取CSV文件时可能会出现编码错误。应该在pd.read_csv()中指定正确的编码方式，比如：

df = pd.read_csv('d:/test.txt', sep=',', encoding='utf-8')

此外，如果写入Excel文件时想要保留CSV文件中的列顺序，应该将index参数设置为True，而不是False。因此，正确的写入Excel文件的代码应该是：

df.to_excel('d:/test.xlsx', index=True)