读取行数和列数及行列索引

1 row_num = len(df.index.values)
2 
3 col_num = len(df.columns.values)

row_indexs = df.index.values

col_indexs = df.columns.values

读取指定的单行或单列数据

df.loc[0].values

df.loc[:, '姓名'].values

# 单行获取

df.iloc[0].values

# 单列获取

df.iloc[:, 1].values

读取任意多行或多列数据

df.loc[行范围（标签表示）, 列范围（标签表示）].values

或者是索引：

df.iloc[行索引范围, 列索引范围]

如：选取0-10行姓名和语文成绩列

df.loc[:10, ['姓名', '语文'] ].values

# df.iloc[:11, [1, 4]].values # 此处切片为左闭右开区间

读取单元格数据或部分数据

# 获取第2行第2列的数值

print(pd.iloc[1, 1])

"李四"

连接表

首先，我们需要数据：

df1 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='score')

df2 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='score2')

# 两者合并，得到我们需要的数据

df3 = pd.merge(df, df2.iloc[:, [1,2]], how='inner', on='姓名')

# how是连接方式，这里选择内连接，on是依据哪一列连接

df3.to_excel('bobTest.xlsx', sheet_name='score3')