如何使用Pandas提取Excel工作表中的特定单元格值

我正在编写以下代码，想要提取如高亮框所示的特定单元格值（黄色单元格对应值为Summer，红色单元格对应值为12,10,8）。现有代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
file_xlsx = "Book1.xlsx"
yellow_cell = pd.read_excel(file_xlsx , sheet_name='Temp', usecols= 'Season')
red_cell = pd.read_excel(file_xlsx , sheet_name='Temp', usecols= 'Ave')

希望执行以下打印语句：

print(yellow_cell)
print(red_cell)

能得到如下结果：

Summer
12,10,8

请问该如何修改代码实现需求？

解决方案 #

当前代码用usecols读取的是整列数据，返回的是DataFrame对象，无法直接输出目标格式的结果，需调整如下：

1. 先读取整个工作表，再定位目标单元格/值；
2. 针对黄色单元格的Summer，提取对应位置的单个值；
3. 针对红色单元格的三个数值，将其拼接为逗号分隔的字符串。

修改后的代码：

import pandas as pd

file_xlsx = "Book1.xlsx"
# 读取目标工作表的全部数据
df = pd.read_excel(file_xlsx, sheet_name='Temp')

# 提取黄色单元格的Summer（假设为Season列的第1行，pandas索引从0开始，根据实际位置调整）
yellow_cell = df['Season'].iloc[0]

# 提取红色单元格的12,10,8（假设为Ave列的前3行，根据实际位置调整切片范围）
red_target_values = df['Ave'].iloc[:3].astype(str).tolist()
red_cell = ','.join(red_target_values)

# 输出结果
print(yellow_cell)
print(red_cell)

注意事项 #

• 需根据Excel中实际的单元格位置调整.iloc的索引值，比如若Summer在Excel的第3行（对应pandas索引2），则改为df['Season'].iloc[2]；
• 若Ave列的目标值不是连续的前3行，可通过条件筛选定位，比如df[df['Ave'].isin([12,10,8])]['Ave']再进行拼接。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Behseini