pandas按行遍历excel文件

可以使用 `pandas` 库中的 `iterrows()` 方法来按行遍历 Excel 文件。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

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

# 遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 打印每一行数据
    print(row['列名1'], row['列名2'], row['列名3'])

在上面的示例中，`iterrows()` 方法返回一个元组，其中第一个元素是当前行的索引，第二个元素是当前行的数据，可以通过列名来访问每一列的数据。

相关问题

如何利用pandas库实现遍历读取文件下的Excel文件

你可以使用pandas库中的read_excel()函数来读取Excel文件，然后使用Python的os库遍历文件夹中的所有Excel文件并传递给read_excel()函数进行读取。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import os

# 设置文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'

# 获取文件夹中的所有Excel文件路径
excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 遍历Excel文件并读取数据
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file)
    # 在这里对数据进行处理

这段代码会读取指定路径下所有后缀名为“.xlsx”的Excel文件，并将它们依次传递给read_excel()函数进行读取。在读取后，你可以对数据进行进一步的处理。

pandas按行读取excel文件

要按行读取Excel文件，可以使用pandas的read_excel函数，并结合使用iterrows方法。下面是一个按行读取Excel文件的示例代码：

import pandas as pd

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

# 遍历每一行数据
for index, row in df.iterrows():
# 在这里处理每一行的数据
# 可以通过row['column_name']来获取每一列的值

这段代码首先使用read_excel函数读取Excel文件，并将其保存到一个DataFrame对象中。然后使用iterrows方法遍历DataFrame中的每一行数据。在遍历的过程中，可以通过row['column_name']来获取每一列的值，可根据需要进行相应的处理。