在使用 Python 的 Pandas 库处理 Excel 表格时，循环处理行的一种常见方法是使用 `iterrows()` 函数。`iterrows()` 返回一个迭代器，允许你逐行访问 DataFrame 的行。
以下是一个简单的例子，演示如何使用 Pandas 循环处理 Excel 表格的行：
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
excel_file_path = 'your_excel_file.xlsx'
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
    print(f"Processing row {index}: {column1_value}, {column2_value}")
# 可以在循环外执行一些整体的处理
# 例如，计算整体统计信息
average_column1 = df['Column1'].mean()
print(f"Average of Column1: {average_column1}")
```
在这个例子中，我们使用 `iterrows()` 迭代器循环遍历 DataFrame 的每一行。每一行通过 `row` 变量表示，它是一个 Pandas Series 对象，可以通过列名访问每一列的值。
请注意，使用 `iterrows()` 在大型数据集上可能会比较慢，因为它涉及将每一行转换为 Pandas Series 对象。对于大型数据集，更高效的方式可能是使用向量化操作，尽量避免显式循环。
python怎么读取excel文件数据

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。