Python使⽤pandas读取excel表格数据
导⼊
import pandas as pd
若使⽤的是Anaconda集成包则可直接使⽤，否则可能需要下载：pip install pandas
读取表格并得到表格⾏列信息
ad_excel('test.xlsx')
height,width = df.shape
print(height,width,type(df))
表格如下：
得到如下输出，为⼀个4⾏5列的数据块，为DataFrame格式：
直接print(df)得到的结果：
对⽐结果和表格，很显然表格中的第⼀⾏（黄⾊⾼亮部分）被定义为数据块的列下标，⽽实际视作数据的是后四⾏（蓝⾊⾼亮部分）；并且⾃动在表格第⼀列之前加了⼀个⾏索引{0，1，2，3}。
提取数据放⼊数组中
x = np.zeros((height,width))
for i in range(0,height):
for j in range(1,width+1):#遍历的实际下标，即excel第⼀⾏
x[i][j-1]= df.ix[i,j]
print(x.shape)
print(x)
⽤np.zeros()⽅法定义⼀个初试值全为0的⼆维数组（需要导⼊numpy库），⽤df.ix[i,j]读取数据并复制⼊⼆维数组中，其中for i in
range(0,height)循环表⽰从下标0到下标height-1（不包含height），得到的输出如下：
对代码做⼀些补充说明：
从DataFrame结构的数据中取值有三种常⽤的⽅法：
#第⼀种⽅法：ix
python怎么读入exceldf.ix[i,j]# 这⾥⾯的i,j为内置数字索引，⾏列均从0开始计数
df.ix[row,col]# 这⾥⾯的row和col为表格⾏列索引，也就是表格中的⾏与列名称
#第⼆种⽅法：loc
df.loc[row,col]# loc只⽀持使⽤表格⾏列索引，不能⽤内置数字索引
#第三种⽅法：iloc
df.iloc[i,j]# iloc只⽀持使⽤内置数字索引，不能⽤表格⾏列索引
由于ix⽅法对两种索引都⽀持，所以这⾥就有⼀个问题：如果表格⾏列索引也是数字怎么办？ ⽐如我上述例⼦中列索引为表格的第⼀⾏{1，2，3，4}，⽽⾏索引为读取时⾃动添加的。
经过实验这种情况将会优先使⽤表格⾏列索引，也就对应了上⾯代码中得到的结果。不过为了不在使⽤时产⽣混乱，我个⼈建议还是使
⽤loc或者iloc⽽不是ix为好。
在表格中⾃定义⾏列索引的情况
如果表格是下⾯这样的形式：
想要让读取得到的DataFrame⾏索引为{‘one’,‘two’,‘three’,‘four’}，列索引为{‘⼀’,‘⼆’,‘三’,‘四’,‘五’}。如果直接使⽤read_excel（filename），虽然列索引会默认为第⼀⾏，但是⾏索引并不会默认为第⼀列，⽽是会⾃动添加⼀个{0,1,2,3}作为⾏索引。因此需要达到我们的⽬的需要设定⼀下读取时的参数，如下：
df = pd.read_excel(filename,index_col=0)# 即指定第⼀列为⾏索引
print(df)
print('第0⾏第1列的数据为：',df.iloc[0,1])
print('第three⾏第⼆列的数据为：',df.loc['three','⼆'])
得到的输出如下所⽰：

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