用pandas读取excel某一行的数据，并用一个列表存储起来

你可以使用 Python 的 `pandas` 库来读取 Excel 文件，并使用 `iloc` 方法读取某一行的数据，将每一行的数据存储在一个列表中。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 定义一个列表用于存储行数据
data = []

# 读取第一行的数据，并将每一行的数据存储在一个列表中
data = df.iloc[0].tolist()

# 输出行数据
print(data)

在上面的代码中，我们首先使用 `read_excel()` 方法读取 Excel 文件，并将其存储在一个 DataFrame 对象 `df` 中。接着，我们使用 `iloc` 方法读取第一行的数据，并将每一行的数据存储在一个列表中。最后，我们输出这个列表，即第一行的数据。

需要注意的是，`iloc` 方法返回的是一个 Series 对象，其中包含了该行的所有单元格的值。如果某个单元格没有值，则对应的元素为 `NaN`。如果要读取的行不存在，则会抛出 `IndexError` 异常。

相关问题

pandas读取excel表格，将c列的值合并到一个单元格，每个元素以换行符分隔

要使用Pandas读取Excel表格并将`C`列的值合并到一个单元格中，你可以按照以下步骤操作[^1]：

1. 首先，使用`read_excel`函数加载Excel文件，指定表头(`header`)和分隔符(`sep`):

tabledata = pandas.read_excel('./hotel.xlsx', header=0, names=name_columns, sep=',')

2. 接着，提取你想要合并的`C`列数据：

column_c = tabledata['C']

3. 使用`to_string`方法将`C`列转换为字符串形式，并用换行符`\n`作为分隔符：

merged_value = column_c.to_string(index=False, line_break='\n')

这里`index=False`表示不显示索引，`line_break='\n'`用于添加换行。

4. 最后，你可以将这个合并后的值存储在一个新的变量中，或者直接打印出来：

# 存储合并后的值
merged_cell_value = merged_value

# 打印结果
print(f"合并后的C列值:\n{merged_cell_value}")

如果你只想读取前几行（例如10行），可以使用`nrows`参数：

tabledata = pandas.read_excel('./hotel.xlsx', header=None, sep=',', nrows=10)

但请注意，这会影响`C`列的完整数据集。

用代码实现根据表格给出的经纬度算出两个地点的驾车时间以及距离，注意一个表格一行只有一个地址的经纬度，需要算出每两个地址之间的距离以及驾车时间（使用高德地图），给的表格（excel表）数据只有两列，一列叫“地址”，一列叫'经纬度"，经纬度在同一列并用“，”隔开，最后将得到的数据绘制成excel表,生成的表格需要显示是哪两个地址之间的，驾车时间用小时做单位，距离用千米做单位（精度取一位小数）

这个任务可以用 Python 的 pandas 和 requests 库完成。首先需要在高德地图开发者平台申请一个 API key。代码如下：

import pandas as pd
import requests

# 输入高德地图开发者平台申请的 API key
api_key = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'

# 读取 Excel 文件中的数据
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 创建一个空的 DataFrame 存储结果
result = pd.DataFrame(columns=['起点', '终点', '距离(km)', '驾车时间(h)'])

# 遍历每一行数据，计算两个地址之间的距离和驾车时间
for i in range(len(df)):
    for j in range(i+1, len(df)):
        origin = df.loc[i, '经纬度']
        destination = df.loc[j, '经纬度']
        url = f'https://restapi.amap.com/v3/distance?type=1&origins={origin}&destination={destination}&key={api_key}'
        response = requests.get(url)
        data = response.json()
        distance = round(data['results'][0]['distance'] / 1000, 1)
        duration = round(data['results'][0]['duration'] / 3600, 1)
        result.loc[len(result)] = [df.loc[i, '地址'], df.loc[j, '地址'], distance, duration]

# 将结果写入 Excel 文件
result.to_excel('output.xlsx', index=False)

这段代码首先读取了 Excel 文件中的数据，然后遍历每一行数据，计算两个地址之间的距离和驾车时间，最后将结果写入 Excel 文件。需要注意的是，这里使用了高德地图的 API 来计算距离和驾车时间，需要传入申请的 API key。同时，距离和驾车时间都需要进行单位转换。最后生成的 Excel 文件包含四列数据：起点、终点、距离（单位：千米）、驾车时间（单位：小时）。