帮我写几个excel循环引用公式的案例，

在Excel中，循环引用是指公式引用了自身的结果，这种情况可能会导致错误或无限循环，因为单元格会不断更新自身的值，直到达到Excel的最大迭代次数。通常，为了避免这个问题，我们应尽量避免直接的循环引用。但如果确实需要，可以使用数组公式或者设置特定条件来控制循环。这里有一些基本的例子：

1. **累加公式** (非循环但演示递增原理)

   =A1+B1+C1+... // 假设你要在一个区域A1:A10里累加所有数字
   或者
   =SUM(A1:A10) // 更简洁的方式

2. **递推序列计算** (示例，假设计算斐波那契数列)
- 使用数组公式（按下Ctrl + Shift + Enter键输入）

   ={=FIB(0,1),FIB(1,1)};FIB(MIN(ROW(),10),A1:B1)

这里的FIB函数是自定义的，用于计算斐波那契数列。

3. **数据验证后的递归** (例如检查是否满足某个条件)

   =IF(A1>0, A1*FIB(A1), "Invalid") // FIB 函数同上
   其中FIB()函数在这里仅作为例子，实际应用需替换为你想要的递归公式

记住，虽然这些例子展示了循环引用的应用，但在日常工作中，应优先考虑其他非循环的方式来处理数据，以避免潜在的问题。

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帮我写一个 多线程实现Excel 导出的案例

好的，以下是一个多线程实现Excel导出的简单案例：

import threading
import pandas as pd

class ExcelExporter(threading.Thread):
    def __init__(self, data, filename):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.data = data
        self.filename = filename

    def run(self):
        df = pd.DataFrame(self.data)
        writer = pd.ExcelWriter(self.filename, engine='xlsxwriter')
        df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
        writer.save()

if __name__ == '__main__':
    data1 = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
    data2 = {'Name': ['David', 'Emily', 'Frank'], 'Age': [40, 45, 50]}
    data3 = {'Name': ['Grace', 'Henry', 'Ivy'], 'Age': [55, 60, 65]}
    
    exporter1 = ExcelExporter(data1, 'file1.xlsx')
    exporter2 = ExcelExporter(data2, 'file2.xlsx')
    exporter3 = ExcelExporter(data3, 'file3.xlsx')
    
    exporter1.start()
    exporter2.start()
    exporter3.start()
    
    exporter1.join()
    exporter2.join()
    exporter3.join()

在这个案例中，我们定义了一个 ExcelExporter 类，该类继承自 threading.Thread 类，即可实现多线程。在类的构造函数中接受数据和文件名参数，并在 run() 方法中使用 Pandas 库将数据导出到 Excel 文件中。在主函数中，我们创建了三个 ExcelExporter 对象并启动了三个线程，最后等待所有线程完成工作。这个案例中导出的 Excel 文件可以分别命名为 file1.xlsx，file2.xlsx 和 file3.xlsx。

帮我写个用uibot循环读取Excel表格数据的代码

答：以下是一段用uibot循环读取Excel表格数据的代码：# 导入必要的库
import pandas as pd# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')# 循环读取Excel表格每一行的数据
for index, row in df.iterrows():
print(row['column_name'])