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pandas在版本1.0之后提出了新的索引功能，如iloc和loc，取代了早期的ix形成方式。本文将对两种新的索引方式进行介绍以及实际操作方法的说明。

对于从Excel文件中读取数据的需求，pandas提供了两种主要的方法，那就是iloc和loc这两种方式。选择使用哪一种方法取决于具体的使用场景和需求。以下是两种方法的详细说明与实际示例分析。

当需要直接读取Excel文件数据时，pandas支持通过row_values和iloc[]的方式来实现操作。这两种方式各自具有不同的特点，以下是具体的实现方法和示例说明。

代码示例一：

import pandas as pd# 从Excel文件读取指定sheet_name的表单数据df = pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='student')# 使用iloc方式读取第一行数据data = df.iloc[0].valuesprint("获取到所有的值:\n{0}".format(data))

代码示例二：

import pandas as pd# 仅读取第一个sheet的数据，默认名称为'Sheet1'df = pd.read_excel('1.xlsx')# 使用iloc方式读取第一行数据data = df.iloc[0].valuesprint("获取到所有的值:\n{0}".format(data))

对于需要灵活定位数据行或列的操作，pandas的loc方法提供了更高级的查找功能。以下是基于loc方法的示例代码说明。

代码示例三：

import pandas as pd# 从Excel文件读取数据wb = pd.ExcelFile('1.xlsx')sheet = wb.sheet_by_name('student')# 使用loc方式读取第一行为datadata = sheet.loc[0]print("获取到的行数据:\n{0}".format(data))

import xlrddata = xlrd.open_workbook('S1_train_data.xlsx')table = data.sheet_by_name('char12(9)')print(table.row_values(0))