写一段python代码，使用pandas模块: 检查excel中是否存在某一行的B列=“AP”且D列＝“3Q”，如果存在则打印这个行号，如果不存在则打印“没有！”

下面是一段实现此功能的Python代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 检查是否存在符合条件的行
mask = (df['B'] == 'AP') & (df['D'] == '3Q')
result = df.loc[mask].index.tolist()

# 打印结果
if result:
    print(result)
else:
    print('没有！')

其中，`pd.read_excel()`函数用于读取Excel文件，具体参数可以根据需要自行设置。`mask`变量是一个布尔类型的Series，用于指示哪些行符合条件。`df.loc[mask].index.tolist()`则是将符合条件的行号提取出来并转化为列表形式。最后，根据是否存在符合条件的行来打印结果。

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写一段python代码: 检查excel中是否存在某一行的B列=“AP”且D列＝“3Q”

这里提供一种使用pandas库读取excel文件，然后进行行列筛选的方法：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('文件名.xlsx')

# 筛选出B列为'AP'，并且D列为'3Q'的行
result = df[(df['B'] == 'AP') & (df['D'] == '3Q')]

# 判断是否存在符合条件的行
if result.empty:
    print("不存在符合条件的行")
else:
    print("存在符合条件的行")

需要注意的是，这里的'文件名.xlsx'需要替换为实际的文件名，同时也需要根据实际的excel文件中的列名进行修改。