使用python中pandas的read_excel为参数赋值

我想使用pandas读取Excel文件。我想为某些参数指定特定的单元格

因此，我的Excel包含4列。第一列包含位置“s”，第二列包含时间“t”，以年为单位，第三列和第四列是两种不同的材料，在特定时间该特定位置可用。前几行如下所示：

STBiomasseKWS
AT1 2025 234234 2323
AT1 2025.25 238208 0990
AT1 2025.5 20323 2939
AT2 2025 8888 2323

df=pd.read\u excel（“Inputdaten\u Strom.xlsx”，sheetname=“Angebot\u Nachfrage”）
对于m中的m：
如果m==“Biomasse”：
i=0
对于s中的s：
对于t中的t：
Ang[m，s，t]=df[“Biomasse”][i]
i=i+1
如果m==“KWS”：
i=0
对于s中的s：
对于t中的t：
Ang[m，s，t]=df[“KWS”][i]
i=i+1
打印Ang[“生物信息”，“AT1”，2025.25]

这是可行的，但非常静态，因为如果集合S与工作表中的S列不匹配，它将无法正常工作。我试过这样的方法：

Ang={}
df=pd.read\u excel（“Inputdaten\u Strom.xlsx”，sheetname=“Angebot\u Nachfrage”）
i=0
对于m中的m：
如果m==“Biomasse”：
对于df[“s”]中的s：
对于t中的t：
Ang[m，s，t]=df[“Biomasse”][i]
i=i+1

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但它给了我一个关键的错误。有谁能帮助我正确有效地读入值吗？

我会使用

pivot

函数并将数据透视框作为字典返回。我们需要从字典中删除具有空值的键，并进行迭代以合并字典

df_pivot = pd.pivot_table(df, columns=['s','t'], index='Biomasse', values='KWS')
lst= [{k: v for k, v in dct.items() if not math.isnan(v)} for dct in df_pivot.to_dict(orient='row')]
Ang = {}
for el in lst:
    Ang.update({("Biomasse", key[0],key[1]):value for key, value in el.items()})

结果

{('Biomasse', 'AT2', 2025.0): 2323.0,
 ('Biomasse', 'AT1', 2025.5): 2939.0,
 ('Biomasse', 'AT1', 2025.0): 2323.0,
 ('Biomasse', 'AT1', 2025.25): 990.0}

感谢您的回答：）使用itertuples（）有什么缺点吗

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你能展示一下预期的产量吗。什么是

M

和

S

和

T

？Ang[“Biomasse”，“AT1”，2025]的预期输出为234234。Ang[“KWS”，“AT1”，2025.25]应为东经0990度。g、 M是一组材料（Biomasse、KWS等），S是一组位置S（AT1、AT2等），T是一组时间段T（20252025.25等）

For row in df.itertuples():
    Ang["Biomasse", row.s, row.t] = 
    row.Biomasse