讲一下自己理解的过程，涉及DataFrame的极小部分。了解DataFrame是因为需要从Excel表格中读取数据，于是找到了pandas.read_excel方法。利用pandas.read_excel方法，将Excel表格读取为pandas的DataFrame对象。比如df=pandas.read_excel('a.xls')

为了与现实的Excel表格对应，基于理性的判断，需要找到访问Excel表格行列的办法。很快DataFrame的index属性和columns属性映入眼帘。index属性的作用是行索引，columns的作用是列索引。如果我们在调用read_excel方法时，除了文件名之外，并未使用其他参数，那么通常而言，index返回的结果为0到df.index.size-1之间的索引列表值；而columns的值通常为第0行（一般为Excel表格内首行）各列元素组成的索引列表值。

逐个访问元素的方法有两种，一种是利用pandas本身的索引列表（比如第2行，第C列，元素坐标即为(2,'C'），对应使用DataFrame的loc属性。另外一种是利用数值索引，即从左上角0,0这个索引坐标开始进行的数值索引，对应使用DataFrame的iloc属性。

图1 a.xlsx示例文件

图2 对Excel表格各单元格的访问