### 如何使用 Python 获取表格中指定行 `n` 列 `m` 的元素 在处理 Excel 表格时，可以借助第三方库如 `openpyxl` 或 `pandas` 来完成这一任务。以下是具体方法和示例代码。 #### 使用 `openpyxl` 库 `openpyxl` 是一个专门用于读写 `.xlsx` 文件的库。通过加载工作簿并访问单元格即可获取所需数据。 ```python from openpyxl import load_workbook def get_cell_value(file_path, sheet_name, row_n, col_m): wb = load_workbook(filename=file_path) # 加载Excel文件 ws = wb[sheet_name] # 访问指定的工作表 cell_value = ws.cell(row=row_n, column=col_m).value # 获取指定单元格的值 return cell_value # 示例调用 file_path = "example.xlsx" sheet_name = "Sheet1" row_n = 3 # 起始行为第3行 col_m = 2 # 起始列为第2列 result = get_cell_value(file_path, sheet_name, row_n, col_m) print(f"Cell({row_n}, {col_m}) value is: {result}") ``` 上述代码展示了如何从指定的 Excel 工作表中提取位于 `(n, m)` 单元格的数据[^1]。 #### 使用 `pandas` 库 `pandas` 提供了一种更简洁的方式来操作表格数据。可以通过 DataFrame 对象快速定位到目标位置。 ```python import pandas as pd def get_pandas_cell_value(file_path, sheet_name, row_n, col_m): df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) # 将Excel转换为DataFrame cell_value = df.iloc[row_n - 1, col_m - 1] # iloc索引基于0，因此需减去偏移量 return cell_value # 示例调用 file_path = "example.xlsx" sheet_name = "Sheet1" row_n = 3 # 起始行为第3行 col_m = 2 # 起始列为第2列 result = get_pandas_cell_value(file_path, sheet_name, row_n, col_m) print(f"Pandas Cell({row_n}, {col_m}) value is: {result}") ``` 这里需要注意的是，`iloc[]` 函数采用零基索引方式来寻址，所以实际传递给它的参数应比原始需求少一单位。 #### 总结 无论是选用 `openpyxl` 还是 `pandas` 都能高效解决此类问题。如果仅关注单个数值查询，则推荐前者；而当涉及复杂数据分析或者批量处理时后者更为适用。