利用python检查excel文件中产品名称是否有确切的几个品牌名称，并提取相同的其他返回列表

可以使用Python中的pandas和numpy库来读取和处理Excel文件中的数据。假设Excel文件中产品名称的列名为"Product Name"，要检查的品牌名称为"A品牌"、"B品牌"和"C品牌"，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 将产品名称转换为字符串类型
df['Product Name'] = df['Product Name'].astype(str)

# 检查是否包含品牌名称，如果包含则返回True，否则返回False
df['Brand A'] = df['Product Name'].apply(lambda x: True if 'A品牌' in x else False)
df['Brand B'] = df['Product Name'].apply(lambda x: True if 'B品牌' in x else False)
df['Brand C'] = df['Product Name'].apply(lambda x: True if 'C品牌' in x else False)

# 将包含品牌名称的行提取出来，保存到新的DataFrame中
brand_df = df[df['Brand A'] | df['Brand B'] | df['Brand C']]
# 或者可以使用以下代码将包含品牌名称的行提取出来
# brand_df = df[df['Product Name'].str.contains('A品牌|B品牌|C品牌')]

# 提取包含品牌名称的其他信息，如价格和数量
result_df = brand_df[['Product Name', 'Price', 'Quantity']]

# 将结果保存到Excel文件中
result_df.to_excel('result.xlsx', index=False)

上述代码将会在Excel文件所在的目录中生成一个名为"result.xlsx"的新文件，其中包含了所有包含"A品牌"、"B品牌"和"C品牌"的产品的名称、价格和数量信息。