python下pandas库中读取指定⾏或列数据（excel或csv）pandas中查excel或csv表中指定信息⾏的数据（超详细）
关键使⽤loc函数来查。
话不多说，直接演⽰：
有以下名为try.xlsx表：
1.根据index查询
条件：⾸先导⼊的数据必须的有index
或者⾃⼰添加吧，⽅法简单，读取excel⽂件时直接加index_col
代码⽰例：
import pandas as pd                      #导⼊pandas库
excel_file ='./try.xlsx'#导⼊excel数据
data = pd.read_excel(excel_file, index_col='姓名')
#这个的index_col就是index，可以选择任意字段作为索引index，读⼊数据
print(data.loc['李四'])
打印结果就是
部门 B
⼯资 6600
Name: 李四, dtype: object
（注意点：索引）
2.已知数据在第⼏⾏到想要的数据
假如我们的表中，有某个员⼯的⼯资数据为空了，那我们怎么到⾃⼰想要的数据呢。
代码如下：
for i lumns:
for j in range(len(data)):
if(data[i].isnull())[j]:
bumen = data.iloc[j,[0]]#出缺失值所在的部门
data[i][j]= charuzhi(bumen)
原理很简单，⾸先检索全部的数据，然后我们可以⽤pandas中的iloc函数。上⾯的iloc[j, [2]]中j是具体的位置，【0】是你要得到的数据所在的column
3.根据条件查询到指定⾏数据
例如查A部门所有成员的的姓名和⼯资或者⼯资低于3000的⼈：
代码如下：
"""根据条件查询某⾏数据"""
import pandas as pd            #导⼊pandas库
excel_file ='./try.xlsx'#导⼊⽂件
data = pd.read_excel(excel_file)#读⼊数据
python怎么读入excelprint(data.loc[data['部门']=='A',['姓名','⼯资']])#部门为A，打印姓名和⼯资
print(data.loc[data['⼯资']<3000,['姓名','⼯资']])#查⼯资⼩于3000的⼈
结果如下：
若要把这些数据独⽴⽣成excel⽂件或者csv⽂件：
添加以下代码
"""导出为excel或csv⽂件"""
#单条件
dataframe_1 = data.loc[data['部门']=='A',['姓名','⼯资']]
#单条件
dataframe_2 = data.loc[data['⼯资']<3000,['姓名','⼯资']]
#多条件
dataframe_3 = data.loc[(data['部门']=='A')&(data['⼯资']<3000),['姓名','⼯资']]
#导出为excel
_excel('dataframe_1.xlsx')
_excel('dataframe_2.xlsx')
4.出指定列
data['columns']#columns即你需要的字段名称即可
#注意这列的columns不能是index的名称
#如果要打印index的话就data.index
以上全过程⽤到的库：
pandas，xlrd , openpyxl
5.出指定的⾏和指定的列
主要使⽤的就是函数iloc
data.iloc[:,:2]#即全部⾏，前两列的数据
逗号前是⾏，逗号后是列的范围，很容易理解
6.在规定范围内出符合条件的数据
data.iloc[:10,:][data.⼯资>6000]
这样即可出前11⾏⾥⼯资⼤于6000的所有⼈的信息了

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