非标准Excel转pandas DataFrame时如何选取指定行列范围数据

下面分两种场景给出可直接运行的实现代码：

场景1：直接通过openpyxl提取（适合未转DataFrame、需读取原始单元格值的情况） #

openpyxl的行、列计数默认从1开始，J列对应列号10，X列对应列号24，直接按范围读取即可：

from openpyxl import load_workbook
import pandas as pd

# 替换为你的文件路径、工作表名
wb = load_workbook("示例文件.xlsx", data_only=True)
ws = wb["Sheet1"]

# 读取指定范围的单元格值
target_data = ws.iter_rows(
    min_row=4,
    max_row=12,
    min_col=10,
    max_col=24,
    values_only=True
)

# 转成DataFrame格式
df_target = pd.DataFrame(target_data)

场景2：已将全表转为pandas DataFrame后提取（适配你当前的进度） #

需要根据你转DataFrame时的参数调整索引，以下是两种常见情况的实现：

• 情况A：转DataFrame时设置了header=0，将Excel第1行作为表头
  此时Excel第4行对应DataFrame的索引为2，第12行对应索引为10；如果列名保留了Excel的A/X字母标识，可直接按列名切片：

  df_target = df.loc[2:10, "J":"X"]
  

• 情况B：转DataFrame时未设置表头，列使用默认的0/1/2整数索引
  此时J列对应索引9，X列对应索引23，用iloc切片（注意iloc为左闭右开规则）：

  # 行范围3:11对应Excel第4行到第12行，列范围9:24对应J到X列
  df_target = df.iloc[3:11, 9:24]
  

注意：如果转DataFrame时跳过了前N行空行，需要对应调整行索引的偏移量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者alex smolyakov