pandas读取excel的目标行
时间: 2023-04-12 12:02:02 浏览: 118
可以使用pandas库中的read_excel函数来读取excel文件，然后使用iloc函数来选择目标行。例如，如果要读取第3行，可以使用以下代码：
import pandas as pd
df = pd.read_excel('file.xlsx')
target_row = df.iloc[2]
其中，'file.xlsx'是要读取的excel文件名，2是目标行的索引，因为索引从0开始计数，所以第3行的索引是2。
相关问题
pandas 读取 excel 文件数据
### 使用 Pandas 读取 Excel 文件
为了使用 Python 的 pandas 库读取 Excel 文件中的数据，可以利用 `read_excel` 函数。此函数能够处理多种参数设置以适应不同的需求。
对于简单的场景，仅需提供文件路径即可完成整个工作表的加载：
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xlsx')
print(df.head())
```
当面对更复杂的需求时，比如要从同一个 Excel 文件中读取多个特定的工作表，则可以通过指定 sheet 名称列表或索引来实现这一点[^2]。下面展示了三种不同方式来读取多个 sheets 并将其存储在一个字典里：
#### 按名称读取多个 Sheets
通过传递一个包含目标 Sheet 名称字符串组成的列表给 `sheet_name` 参数，可以从 Excel 中提取这些具体的表格并作为 DataFrame 存储于返回的结果之中。
```python
dfs_by_names = pd.read_excel("data_test.xlsx", sheet_name=["test1", "test2"])
for name, data in dfs_by_names.items():
print(f"Sheet Name: {name}")
print(data.head())
```
#### 按索引读取多个 Sheets
如果知道所需 Sheet 在文档内的位置顺序，也可以采用基于零开始计数的方式指明它们的位置来进行读取操作。
```python
dfs_by_index = pd.read_excel("data_test.xlsx", sheet_name=[0, 1])
for idx, data in enumerate(dfs_by_index.values()):
print(f"Sheet Index: {idx}")
print(data.head())
```
#### 同时按名称和索引混合读取
还可以组合上述两种方法，在一次调用中同时依据名字与编号选取多张 Sheet 进行解析。
```python
mixed_dfs = pd.read_excel("data_test.xlsx", sheet_name=[0, "test2"])
for key, value in mixed_dfs.items():
print(f"Accessing {'Index' if isinstance(key,int) else 'Name'} :{key}")
print(value.head())
```
pandas读取excel指定列
### 使用 Pandas 读取 Excel 文件中的特定列
为了实现这一目标，可以利用 `pd.read_excel` 函数并结合参数 `usecols` 来指定要读取的列。此方法允许通过多种方式定义所需列的选择标准。
#### 方法一：按索引位置选取单个或多个连续列
如果知道所选列的位置，则可以通过传递整数列表给 `usecols` 参数来选择这些列。例如：
```python
import pandas as pd
# 只读取第1列(即索引为0)，作为DataFrame的第一列
df_single_col = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[0])
# 或者读取多列，比如第2到第5列（注意Python索引是从零开始）
df_multiple_cols = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=range(1, 5))
```
#### 方法二：按照字母表顺序选取非连续列
对于那些熟悉Excel工作表布局的人来说，也可以采用基于字母的方式指明所需的列。这适用于当数据集较大且难以记住确切数值索引的情况时。
```python
# 仅获取'A','C'两列的数据
df_letter_cols = pd.read_excel('data.xlsx', usecols="A,C")
# 获取从'B'至'E'之间的所有列
df_range_of_letters = pd.read_excel('data.xlsx', usecols="B:E")
```
#### 方法三：依据实际名称挑选具体列
最直观的做法莫过于直接给出想要加载入内存的具体列的名字了。这种方式不仅清晰易懂而且不易出错。
```python
# 假设存在名为'Date'和'Time'这样的列头
df_named_columns = pd.read_excel(
'data.xlsx',
usecols=['Date', 'Time']
)
```
以上三种途径均能有效地帮助完成只导入部分感兴趣字段的任务，从而节省资源消耗以及提高程序运行效率[^1][^2][^3].
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1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1