使用Pandas提取Excel单元格生成元组失败，仅获首行及NaN值

我来帮你排查代码里的问题，顺便给出正确的实现方式~

问题根源：误解了iterrows()的返回值 #

你用iterrows()循环时，每次迭代返回的是**(行索引, 该行的Series对象)**这个元组。你的内层循环for i in row:会把行索引和整个Series对象直接加入列表，而不是遍历Series里的每个单元格值。这就导致你拿到的不是实际的单元格数据，还混入了索引和NaN（Series里未填充的位置会显示NaN）。

正确实现方式 #

这里有两种简单的方法可以达到你的需求：

方法1：用NumPy扁平化数组（最简洁）

直接把DataFrame转成一维数组，再转成元组，行优先遍历所有单元格：

import pandas as pd

fm = pd.read_excel("File", sheet_name='Sheet1')
# 扁平化所有单元格值，dropna=False保留原有的NaN（如果不需要可以去掉）
all_cells = fm.to_numpy().flatten()
mytuple = tuple(all_cells)
print(mytuple)

如果想把NaN替换成空字符串或其他默认值，可以先处理：

all_cells = fm.fillna("").to_numpy().flatten()

方法2：修正循环逻辑（如果你偏好手动遍历）

解构iterrows()的返回值，然后遍历每行的具体值：

import pandas as pd

fm = pd.read_excel("File", sheet_name='Sheet1')
L = []
# 解构出索引和行数据Series
for index, row_data in fm.iterrows():
    # 遍历该行的所有单元格值
    for value in row_data.values:
        L.append(value)
mytuple = tuple(L)
print(mytuple)

这样就能正确提取所有单元格的数据，按行顺序组成元组啦~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Asael Bar Ilan