### Python Pandas 读取 Excel 文件的第一行和最后一行数据 在使用 Pandas 处理 Excel 数据时，可以通过 `.iloc[]` 或者 `.head()` 和 `.tail()` 方法来获取 DataFrame 的首尾行数据。以下是具体的操作方法以及解决可能出现的 `Unnamed` 列问题。 --- #### 获取第一行数据 可以使用 `.iloc[0]` 来提取 DataFrame 的第一行数据。该操作会返回一个 Series 对象，其中包含了第一行的所有字段及其对应的值。 ```python import pandas as pd # 加载 Excel 数据 df = pd.read_excel('example.xlsx') # 提取第一行数据 first_row = df.iloc[0] print(first_row) ``` 如果担心存在 `Unnamed` 列影响结果，可以在提取前清理这些列[^1]。 --- #### 获取最后一行数据 同样地，可以使用 `.iloc[-1]` 来提取 DataFrame 的最后一行数据。注意这里的 `-1` 是指代倒数第一行。 ```python # 提取最后一行数据 last_row = df.iloc[-1] print(last_row) ``` 对于包含多个 Sheet 的情况，需先指定要读取的目标 Sheet 名称或索引号[^2]： ```python # 指定 Sheet 名称读取 df_specific_sheet = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 提取目标 Sheet 的最后一行 last_row_of_sheet = df_specific_sheet.iloc[-1] print(last_row_of_sheet) ``` --- #### 解决 Unnamed 列问题 为了防止 `Unnamed` 列干扰数据处理流程，建议在加载完成后立即对其进行清理。以下是一个通用解决方案： ```python # 清理所有以 'Unnamed:' 开头的列 cleaned_df = df.loc[:, ~df.columns.str.startswith('Unnamed:')] # 验证清理效果后再提取首尾行 first_row_cleaned = cleaned_df.iloc[0] last_row_cleaned = cleaned_df.iloc[-1] print("First row after cleaning:", first_row_cleaned) print("Last row after cleaning:", last_row_cleaned) ``` 此代码片段通过布尔掩码过滤掉了所有不符合标准的列名，从而确保最终得到的是干净的数据集。 --- ### 总结说明 本解答介绍了如何利用 Pandas 库高效读取 Excel 文件中的首尾两行记录，并附带解决了潜在的 `Unnamed` 列隐患。无论是单张还是多张工作表场景下都能灵活适用上述技术手段完成相应任务需求。 ---