Python从Excel提取数据异常：CSV索引未指向指定列

• 类型不匹配：从list.csv读取的列索引值默认是字符串类型，而Excel行数据（不管用openpyxl还是pandas处理）的列索引需要整数。直接用字符串i[6]作为索引，会被代码错误解析，比如当成列名或者固定位置，导致取到错误的列（你这里正好取到第7列，说明i[6]的字符串值刚好对应了这个位置的索引）。
• 索引规则混淆：如果CSV里存的是Excel原生的1开始列索引（比如B列记为2），但你用的工具是0开始索引（比如pandas的iloc），没做转换的话也会取错列。

1. 转换索引类型：把CSV读取的索引值转为整数后再使用，示例代码：

   # 假设i是CSV的一行数据（比如csv.reader读取的列表）
   stock_col_idx = int(i[6])
   # 再用转换后的整数索引取Excel行j的对应列
   stock = j[stock_col_idx]
   

2. 对齐索引规则：
   • 如果CSV里的列索引是Excel原生的1开始编号（比如B列记为2），而你用pandas的iloc（0开始），需要减1修正：

     stock_col_idx = int(i[6]) - 1
     stock = j.iloc[stock_col_idx]
     

   • 如果用openpyxl（1开始索引），直接用转换后的整数即可，无需调整。
3. 调试验证：加打印语句确认索引值的类型和实际值，比如：

   print(f"CSV读取的库存索引：{i[6]}，类型：{type(i[6])}")
   

   确保转换后的整数和你预期的列位置一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arpi Meszaros