#! -*- coding utf-8 -*-

"""
模块功能:读取当前文件夹下的Source里的Excel文件,显示其相关信息 说明:默认把Excel的第一行当做列名,数据的第1行是从Excel的第2行开始
这里获取的最大行是Excel的最大行减去作为列名的第1行 """ import pandas as pd sExcelFile="./Source/Book1.xlsx"
df = pd.read_excel(sExcelFile,sheet_name='Sheet1') #获取最大行,最大列
nrows=df.shape[0]
ncols=df.columns.size print("=========================================================================")
print('Max Rows:'+str(nrows))
print('Max Columns'+str(ncols)) #显示列名,以列表形式显示
print(df.columns) #显示列名,并显示列名的序号
for iCol in range(ncols):
print(str(iCol)+':'+df.columns[iCol]) #列出特定行列,单元格的值
print(df.iloc[0,0])
print(df.iloc[0,1]) print("=========================================================================") #查看某列内容
#sColumnName='fd1'
print(df[sColumnName]) #查看第3列的内容,列的序号从0开始
sColumnName=df.columns[2]
print(df[sColumnName]) #查看某行的内容
iRow=1
for iCol in range(ncols):
print(df.iloc[iRow,iCol]) #遍历逐行逐列
for iRow in range(nrows):
for iCol in range(ncols):
print(df.iloc[iRow,iCol]) print('=====================================End==================================')
#! -*- coding utf-8 -*-
"""
模块功能:读取当前文件夹下的Source里的Excel文件,显示其相关信息 说明:数据从第1行开始,不设列名,不把第1行作为列名
这里获取的最大行就是是Excel的最大行 """ import pandas as pd sExcelFile="./Source/Book1.xlsx" df = pd.read_excel(sExcelFile,sheet_name='Sheet1',header=None) #获取最大行和最大列数
nrows=df.shape[0]
ncols=df.columns.size print("=====================================================")
print('Max Rows: '+str(nrows))
print('Max Columns: '+str(ncols)) #显示某特定单元格的值
print(df.iloc[0,0])
print(df.iloc[0,1])
print("=====================================================") #查看某行的内容
print("====================显示某一行=======================")
#iRow=1
print("请输入行号(1-"+str(nrows)+"):")
iRow=int(input())-1
for iCol in range(ncols):
print(df.iloc[iRow,iCol]) print("====================显示某一列=======================")
#iCol=1
print("请输入列号(1-"+str(ncols)+"):")
iCol=int(input())-1
if iCol>=0 and iCol<=ncols:
for iRow in range(nrows):
print(df.iloc[iRow,iCol])
else:
print('输入了错误的列号') #遍历逐行逐列
print("\n逐行逐列显示:")
for iRow in range(nrows):
for iCol in range(ncols):
print(df.iloc[iRow,iCol]) print('=========================End=========================')

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