python 怎么修改某个单元格的数据

要修改某个单元格的数据，可以使用 pandas 库中的 DataFrame 类。可以使用 loc 或 iloc 方法来定位并修改指定单元格的值。例如，以下代码会将 DataFrame 中的第 2 行第 3 列的值修改为 10：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 loc 方法定位并修改指定单元格的值
df.loc[1, 'C'] = 10

# 打印修改后的 DataFrame
print(df)

输出结果为：

   A  B   C
0  1  4   7
1  2  5  10
2  3  6   9

希望能够对你有所帮助。

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python如何读取csv中某个单元格的数据

Python可以使用pandas库读取csv文件中某个单元格的数据。具体步骤如下：

1.导入pandas库

import pandas as pd

2.读取csv文件到一个pandas数据框中

df = pd.read_csv('your_file.csv')

3.使用iloc方法获取某个单元格的数据，需要指定所在的行和列的索引，索引从0开始

data = df.iloc[row_index, col_index]

其中，row_index为所在行的索引，col_index为所在列的索引。

例如，如果要获取第一行第二列单元格的数据，可以这样写：

data = df.iloc[0, 1]

注：如果单元格中的数据为字符串，需要使用引号将其包裹起来。

python 提取excel单元格钟某个字后面的数字

在Python中，我们可以使用pandas库来处理Excel文件，并利用正则表达式来提取特定字符后面跟着的数字。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd
import re

# 加载Excel数据
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

def extract_numbers(text, delimiter):
    # 使用正则表达式匹配数字，假设目标字符是逗号或其他特定字符
    pattern = r'(\D*)(\d+)'  # 匹配非数字字符后面跟随的数字
    match = re.search(pattern, text)
    
    if match:
        # 如果找到匹配，则返回第二个组（数字部分）
        return int(match.group(2))
    else:
        return None

# 对每个单元格应用函数
column_to_extract_from = 'YourColumn'
results = df[column_to_extract_from].apply(lambda x: extract_numbers(x, ',') or extract_numbers(x, '.'))

# 结果保存到新列或者直接打印
df['ExtractedNumbers'] = results
print(df)

在这个例子中，我们首先读取Excel文件，然后对指定列（如`YourColumn`）中的每个单元格应用`extract_numbers`函数，该函数会查找逗号或句点之后的数字。如果找不到数字，函数将返回`None`。