python隔固定行读excel数据

可以使用pandas库来读取Excel数据，并通过设置skiprows参数来跳过固定行数的数据。

下面是一个示例代码，假设要从第3行开始读取Excel文件中的数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=2)

# 打印读取的数据
print(df)

其中，skiprows参数指定要跳过的行数，这里设置为2，即跳过前两行数据。你可以根据需要修改该参数的值。

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python excel 数据透视表

Python和Excel都可以用于创建数据透视表，但在处理数据透视方面，Python＊＊＊通过Python来实现。通过使用pivot_table函数，可以创建一个DataFrame类型的数据透视表，并且可以使用DataFrame的方法来筛选和操作数据透视表中的数据。在Python中，数据透视表的数据源没有像Excel那样有固定的格式要求，因此更加灵活。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [数据透视：Excel数据透视和Python数据透视](https://blog.csdn.net/shujufenxianli/article/details/123181325)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [利用excel与Pandas完成实现数据透视表（文末赠书）](https://blog.csdn.net/lemonbit/article/details/127544087)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

用python写一个读取excel固定位置值并求和的程序

### 回答1：
可以使用Python中的第三方库pandas来读取Excel文件并计算特定位置的值之和。以下是一个简单的程序，实现读取Excel中A1、B2、C3单元格的值并计算它们的和：

首先需要安装pandas库：

pip install pandas

然后使用如下代码实现读取Excel固定位置值并求和：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', header=None)

# 计算A1、B2、C3的和
total = df.iloc[0, 0] + df.iloc[1, 1] + df.iloc[2, 2]

# 输出结果
print(total)

其中，`read_excel`函数用于读取Excel文件，`header=None`表示不使用表头，`iloc`函数用于获取指定位置的值，`df.iloc[0, 0]`表示获取第一行第一列的值，`df.iloc[1, 1]`表示获取第二行第二列的值，以此类推。最后，将获取到的三个值相加得到总和，并将结果输出。

### 回答2：
可以使用Python的openpyxl库来读取Excel文件中的数据，并进行求和操作。

首先，需要安装openpyxl库，可以使用以下命令来进行安装：

pip install openpyxl

然后，可以使用以下代码来实现读取Excel固定位置值并求和的程序：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择第一个工作表
sheet = workbook.active

# 读取固定位置的单元格值
cell = sheet['A1'].value

# 进行求和操作
total_sum = 0

# 读取范围内的单元格值，并求和
for row_num in range(1, 10):  # 假设要从第1行到第9行求和
    for col_num in range(1, 4):  # 假设要从第1列到第3列求和
        cell_value = sheet.cell(row=row_num, column=col_num).value
        if cell_value is not None and isinstance(cell_value, (int, float)):
            total_sum += cell_value

# 输出求和结果
print(total_sum)

这个程序使用openpyxl库的load_workbook函数打开Excel文件，选择第一个工作表，并读取指定位置的单元格值。然后，使用两个循环遍历需要求和的范围内的单元格，并将其值相加。最后，输出求和的结果。

### 回答3：
你可以使用Python的pandas库来读取excel文件，并使用相关函数来定位固定位置的值并求和。

首先，你需要确保已经安装了pandas库。你可以使用如下命令来安装pandas库：

pip install pandas

下面是一个示例程序：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 定位固定位置的值
cell_value = df.iloc[0, 0]  # 示例中定位第一行第一列的值，你可以根据实际需要修改

# 求和
sum_value = df.sum().sum()  # 对所有值求和

# 打印结果
print('固定位置的值：', cell_value)
print('所有值的和：', sum_value)

在这个示例中，我们使用`read_excel`函数读取了一个名为`your_excel_file.xlsx`的excel文件。然后，使用`iloc`方法定位第一行第一列的值，并将其存储在`cell_value`变量中。最后，使用`sum`函数两次对所有值求和，并将结果存储在`sum_value`变量中。

你可以根据自己的实际需求修改示例中的定位操作，并根据需要计算其他位置的值的和。