python快速统计同一目录下多个excel文件中工作表“个人表4”的第20行第四列的数据

可以使用Python中的pandas库来处理Excel文件，代码如下：

import os
import pandas as pd

# 定义文件路径和文件名模式
file_path = '.'
file_pattern = '*.xlsx'

# 获取符合条件的文件列表
file_list = [os.path.join(file_path, file) for file in os.listdir(file_path) if file.endswith('.xlsx')]

# 定义要统计的工作表和单元格
sheet_name = '个人表4'
row_num = 19  # Excel中行号从0开始，因此第20行的行号是19
col_num = 3   # Excel中列号从0开始，因此第4列的列号是3

# 遍历文件列表，读取数据并统计
for file in file_list:
    # 读取Excel文件中指定工作表的数据
    data = pd.read_excel(file, sheet_name=sheet_name, header=None)
    # 获取指定单元格的数据
    cell_data = data.iloc[row_num, col_num]
    # 输出文件名和单元格数据
    print(f'{file}: {cell_data}')

解释一下代码：

- 第1行导入了os和pandas库。
- 第4-5行定义了要处理的文件路径和文件名模式。
- 第8行通过list comprehension获取符合条件的文件列表。
- 第11-13行定义了要统计的工作表名称、行号和列号。
- 第16-21行遍历文件列表，读取每个文件中指定工作表的数据，并获取指定单元格的数据。
- 第22行输出文件名和单元格数据。

需要注意的是，第19行的`header=None`参数是为了告诉pandas不要将Excel文件中的第一行作为列名，因为有些Excel文件可能没有列名。如果你的Excel文件中第一行是列名，可以将该参数改为`header=0`。