在使用pandas遍历Excel文件的每一行时,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 加载Excel文件到pandas DataFrame 首先,你需要使用pandas的read_excel函数来加载Excel文件。这个函数会将Excel文件读取为一个DataFrame对象,方便后续的数据处理。 python import pandas as pd # 读取Excel文件 excel_file = 'your_excel_file.xlsx'...
第一名: itertuples 方式:遍历速度 2.078366994857788 count = 0 for row in df.itertuples(): count += 1 print(count) 第二名 apply方式:遍历速度2.7098770141601562 count = 0 def filter_data(row): count += 1 df.apply(filter_data, axis=1) 第三名 iterrows方式:遍历速度10.601272821426392 for inde...
df = pd.read_excel(excel_file_path) #循环处理每一行 for index, row in df.iterrows(): #在这里,'index'是行的索引,'row'是包含行数据的Pandas Series对象 #可以通过列名访问每一列的值 column1_value = row['Column1'] column2_value = row['Column2'] #在这里执行你的处理逻辑,例如打印行信息...
import pandas as pd data=pd.read_excel("data.xlsx") for row in data.itertuples(index=False,name="data"): print("row:",row,"\n") #row: data(序号=1, 分割字符='1&1&1', 固定宽度='111') print("type(row):",type(row),"\n") #type(row): <class 'pandas.core.frame.data'> ...
这是遍历excel表的第3列的所有行 df = pd.DataFrame(pd.read_excel(xls_load)) xls_load 是excel表的地址 如:C:\python\img\2020 for i in range(0,len(df)): 取长度 df1 = df.columns
python 利用pandas 快速遍历excel import pandas as pd df=pd.read_excel('bb.xlsx') column = list(df.columns) for i in range(0, len(df)): print(df.iloc[i][column[0]],df.iloc[i][column[1]],df.iloc[i][column[2]]) 分类: python , excel 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 ...
data = pd.read_excel('目录/文件名.xlsx') 使用DataFrame的iterrows()方法遍历每一行,并获取每个行的值。iterrows()方法返回一个迭代器,每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。 代码语言:txt 复制 for index, row in data.iterrows(): # 获取每个行的值 values = row.values # 进行相应的...
[0 for _ in range(len(item_name))]))# 遍历”值“列，逐个统计数量for index, item in enumerate(df['值']):# 如果在set中if item in item_name:# 加入计数统计total_dict[item] += df['计数'][index]# 返回return total_dictdef datato_excel(path=SAVEPATH, sheet_name='total'...
使用任何能导航代码的 ide,我使用的是 vscode ,输入 pandas 的 read_excel 方法,按住 ctrl 键,鼠标点击方法,即可进入源码文件。 通过查找,你会找到一个很重要的类定义ExcelFile: 众所周知,pandas 能指定不同的第三方库读写 excel 文件。今天我们只看 openpyxl 。进去查看,基本上所有的读取逻辑都在这个类里面。