python pandas库读取excel/csv中指定行或列数据

import pandas as pd                      #导入pandas库

excel_file = './try.xlsx'               #导入excel数据
data = pd.read_excel(excel_file, index_col='姓名')        
#这个的index_col就是index，可以选择任意字段作为索引index，读入数据
print(data.loc['李四'])

for i in data.columns:
    for j in range(len(data)):
        if (data[i].isnull())[j]:
            bumen = data.iloc[j, [0]]                             #找出缺失值所在的部门
            data[i][j] = charuzhi(bumen)

"""根据条件查询某行数据"""
import pandas as pd            #导入pandas库

excel_file = './try.xlsx'        #导入文件
data = pd.read_excel(excel_file)      #读入数据

print(data.loc[data['部门'] == 'A', ['姓名', '工资']])     #部门为A，打印姓名和工资
print(data.loc[data['工资'] < 3000, ['姓名','工资']])    #查找工资小于3000的人

"""导出为excel或csv文件"""
#单条件
dataframe_1 = data.loc[data['部门'] == 'A', ['姓名', '工资']]
#单条件
dataframe_2 = data.loc[data['工资'] < 3000, ['姓名', '工资']]
#多条件
dataframe_3 = data.loc[(data['部门'] == 'A')&(data['工资'] < 3000), ['姓名', '工资']]
#导出为excel
dataframe_1.to_excel('dataframe_1.xlsx')
dataframe_2.to_excel('dataframe_2.xlsx')

data['columns']  #columns即你需要的字段名称即可
#注意这列的columns不能是index的名称
#如果要打印index的话就data.index
data.columns  #与上面的一样

data.iloc[:,:2]  #即全部行，前两列的数据

data.iloc[:10,:][data.工资>6000]