利用python根据Excel表格中的公司名称和年份筛选出文件中所有满足条件的PDF文件

可以使用Python的pandas和os模块完成这个任务。以下是一个基本的示例代码：

import pandas as pd
import os

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 获取所有PDF文件
pdf_files = [f for f in os.listdir() if f.endswith('.pdf')]

# 根据公司名称和年份筛选文件
for index, row in df.iterrows():
    company = row['公司名称']
    year = row['年份']
    for file in pdf_files:
        if company in file and str(year) in file:
            print(file)

在这个示例中，我们首先使用pandas读取Excel表格。然后，我们使用os模块获取所有PDF文件的列表。接下来，我们使用一个循环来遍历Excel表格中的每一行，并在pdf_files列表中查找满足条件的文件。如果找到了匹配的文件，就打印出文件名。你可以根据自己的需求进一步修改代码。

相关问题

利用python根据Excel表格中的第一列和第二列内容筛选出文件夹中所有符合条件的PDF文件

好的，您可以按照以下步骤操作：

1. 首先，使用Python中的Pandas库读取Excel表格中的数据。假设Excel表格名为“example.xlsx”，第一列为“列1”，第二列为“列2”，则可以使用如下代码读取：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('example.xlsx', usecols=['列1', '列2'])

2. 接下来，使用Python中的os库遍历文件夹中的所有PDF文件。假设PDF文件存储在名为“pdf_files”的文件夹中，则可以使用如下代码：

import os

pdf_folder = 'pdf_files'
pdf_files = []
for root, dirs, files in os.walk(pdf_folder):
    for file in files:
        if file.endswith('.pdf'):
            pdf_files.append(os.path.join(root, file))

3. 最后，根据Excel表格中的内容筛选出符合条件的PDF文件。假设您想要筛选出“列1”为“条件1”的PDF文件，则可以使用如下代码：

condition1_files = []
for pdf_file in pdf_files:
    for index, row in data.iterrows():
        if row['列1'] == '条件1' and row['列2'] in pdf_file:
            condition1_files.append(pdf_file)

以上代码将会把符合条件的PDF文件存储在名为“condition1_files”的列表中，您可以根据需要修改条件和变量名。

如何利用python读取Excel前面两列公司名称和年份，并将它们作为条件

你可以使用pandas库中的read_excel()函数读取Excel文件，然后使用iloc[]函数选择前两列，将它们作为筛选条件传递给DataFrame的query()函数，最后使用query()函数进行筛选。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 选择前两列
cols = df.iloc[:, :2]

# 将前两列作为筛选条件
company_name = 'ABC公司'
year = 2021
filtered_data = df.query('公司名称 == @company_name and 年份 == @year')

注意，这里需要将"公司名称"和"年份"替换为实际的列名，同时"ABC公司"和2021需要替换为实际的筛选条件。如果你想读取多个Excel文件，可以使用for循环迭代处理每个文件。