pandas读取excel的第i行到第i+1行数据

可以使用pandas的iloc函数，例如读取第5行到第6行的数据：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('excel文件路径')
i = 4   # 第5行
df = data.iloc[i:i+2,:]
print(df)

其中，i是从0开始计数的。

相关问题

pandas读取excel,指定sheet

可以使用pandas库中的read_excel函数来读取指定的sheet。具体操作如下：

import pandas as pd

# 读取指定的sheet
df = pd.read_excel('20200710.xls', sheet_name='1.1信息-客户信息').fillna('')

# 输出读取到的数据
print(df)

其中，read_excel函数的第一个参数是要读取的excel文件路径，第二个参数sheet_name是要读取的sheet的名称。如果要读取多个sheet，可以将sheet_name设置为None，然后通过for循环遍历sheet_names来读取每个sheet的数据。

python pandas读取excel单元格内容

在Python中，可以使用Pandas库结合`read_excel`函数读取Excel表格的内容。下面是如何读取指定行和列的示例[^1]：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 指定文件路径和工作表名称
excel_path = "your_excel_file.xlsx"  # 替换为实际的文件路径
sheet_name = "表1"

# 使用pandas读取Excel文件并选择特定行列
df = pd.read_excel(excel_path, engine='openpyxl', sheet_name=sheet_name)

# 如果你想读取特定单元格（例如A2），可以使用`.iat`属性
# 假设A列的第一行对应索引0，那么A2单元格就是df.iat[0, 0]
one_cell = df.iat[0, 0]
print("A2单元格的内容:", one_cell)

要判断Excel单元格中的数值是否为空，你可以使用`isnull()`或`isna()`函数[^2]：

# 加载Excel数据到DataFrame
data = pd.read_excel(excelPath)

# 遍历DataFrame的每一行
for i in data.index:
    # 获取特定列（如'语文'列）的数据
    score = data.loc[i, '语文']
    
    # 判断分数是否为空
    if pd.isnull(score) or pd.isna(score):
        print(f"单元格{i+1}的'语文'分数为空")

这会打印出所有语文成绩为空的行编号。