python中pd.read_excel读取某一行某一列的数据

可以使用pandas库中的`pd.read_excel`函数来读取Excel文件中的数据，并且可以指定要读取的行和列。以下是一个例子，假设要读取Excel文件中第2行第3列的数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，指定要读取的sheet名称和起始行号
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=1)

# 读取第2行第3列的数据
data = df.iloc[1, 2]

print(data)

其中，`header=1`表示第一行是列名，数据从第二行开始。`iloc[1, 2]`表示要读取第2行第3列的数据，因为Python中的索引是从0开始的。

相关问题

python中pd.read_excel

pd.read_excel是pandas库中的一个函数，用于读取Excel文件中的数据并将其转换为DataFrame格式。它可以读取Excel文件中的一个或多个工作表，并可以指定读取的行和列范围。此外，它还支持读取Excel文件中的特定单元格和跳过文件中的标题行。

如何用pd.read_excel读取某一列为特定值的数据

你可以使用`pd.read_excel`读取Excel文件，并使用`DataFrame`的条件筛选功能来获取某一列为特定值的数据。具体步骤如下：

1. 使用`pd.read_excel`读取Excel文件，将数据存储为`DataFrame`对象。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('file.xlsx')

2. 使用`DataFrame`的条件筛选功能，获取某一列为特定值的数据。假设你要获取`col_name`列中为`target_value`的数据，可以使用以下代码：

target_df = df[df['col_name'] == 'target_value']

其中，`df['col_name']`获取`col_name`列的所有值，`== 'target_value'`筛选出值为`target_value`的行数据，最终得到一个新的`DataFrame`对象`target_df`，其中包含了所有`col_name`列中为`target_value`的数据。

3. 对`target_df`进行进一步处理。例如，你可以将筛选出的数据存储为Excel文件。

target_df.to_excel('target_file.xlsx', index=False)

这将把`target_df`保存为Excel文件`target_file.xlsx`，并去掉行索引。如果不需要保存文件，可以直接对`target_df`进行操作。

完整的代码示例：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('file.xlsx')
target_df = df[df['col_name'] == 'target_value']
target_df.to_excel('target_file.xlsx', index=False)