Python使用pandas库读取Excel各sheet指定位置数据，并输出至Excel

可以使用 pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件中的数据，使用 `iloc` 方法来获取指定位置的数据，最后使用 `to_excel` 方法将数据输出至 Excel 文件中。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件中的数据
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 获取指定位置数据
data = df.iloc[1:4, 2:5]

# 输出至 Excel 文件中
data.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

其中，`read_excel` 函数中的 `sheet_name` 参数指定读取的 sheet 名称或索引，`iloc` 方法中的第一个参数指定行范围，第二个参数指定列范围，`to_excel` 方法中的 `sheet_name` 参数指定输出的 sheet 名称，`index=False` 参数表示不输出行索引。

相关问题

Python使用pandas库读取Excel四个sheet指定位置数据，并保存结果至vin列

可以使用pandas库的read_excel函数来读取Excel文件。下面是一个示例代码，可以读取Excel文件的第1到第4个sheet的A1、B1、C1位置的数据，并将结果保存到vin列。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
file_path = 'example.xlsx'
df1 = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0, usecols=[0, 1, 2], nrows=1, header=None)
df2 = pd.read_excel(file_path, sheet_name=1, usecols=[0, 1, 2], nrows=1, header=None)
df3 = pd.read_excel(file_path, sheet_name=2, usecols=[0, 1, 2], nrows=1, header=None)
df4 = pd.read_excel(file_path, sheet_name=3, usecols=[0, 1, 2], nrows=1, header=None)

# 合并数据
df = pd.concat([df1, df2, df3, df4])

# 重置索引，并将结果保存至vin列
df = df.reset_index(drop=True)
df.columns = ['vin', 'col2', 'col3']
df.to_excel(file_path, sheet_name='result', index=False)

上述代码中，`read_excel`函数的参数说明如下：

- `file_path`：Excel文件路径；
- `sheet_name`：sheet名称或sheet编号；
- `usecols`：指定读取的列；
- `nrows`：指定读取的行数；
- `header`：指定列名所在行号，如果没有列名，则设置为None。

最后将结果保存到Excel文件的result sheet中的vin列。

python使用pandas库读取excel文件

使用 Pandas 库读取 Excel 文件非常方便。首先需要在 Python 环境下安装 Pandas 库，可以使用以下命令安装：

pip install pandas

安装好后，可以使用以下代码读取 Excel 文件：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('path/to/excel/file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 输出前5行数据
print(df.head())

其中，`path/to/excel/file.xlsx` 是 Excel 文件的路径，`Sheet1` 是要读取的工作表名称。如果省略 sheet_name 参数，Pandas 会默认读取第一个工作表。读取后，可以对数据进行处理，比如筛选、过滤、排序等。