python读取excel的第一个sheet的第三列，如果第三列的单元格为NaN，则计算第十列除以第十一列，如果第三列单元格不为0，则读取数值，并将第三列的值加总

抱歉，我可以回答您的问题。对于第一个问题，您可以使用pandas库来读取excel文件，并使用fillna()函数来将NaN的值替换为0，然后使用条件判断语句来实现您的要求。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件，获取第一个sheet的数据
df = pd.read_excel('your_file_path.xlsx', sheet_name=0)

# 将NaN替换为0
df = df.fillna(0)

# 初始化计数器和总和变量
count = 0
total = 0

# 遍历第三列数据
for val in df.iloc[:, 2]:
if val == 0:
continue
elif val == "NaN":
total += df.iloc[count, 9] / df.iloc[count, 10]
else:
total += val
count += 1

print("第三列数值的总和为：" + str(total))

相关问题

python读取excel里第3行第五列单元格公式计算的值

可以使用Python中的openpyxl模块读取Excel文件，并使用单元格对象的value属性获取公式计算的值。示例如下：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择第一个工作表
worksheet = workbook.active

# 获取第3行第5列单元格对象
cell = worksheet.cell(row=3, column=5)

# 获取单元格公式计算的值
value = cell.value

# 输出结果
print(value)

这里假设Excel文件名为example.xlsx，第一个工作表里包含需要读取的单元格。如果单元格中包含公式，value属性将返回计算结果。

python代码，读取excel的一个sheet，按某列拆分成多个excel

好的，可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

2. 导入pandas库：

import pandas as pd

3. 使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件中的数据：

df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet1')

其中，filename.xlsx为Excel文件名，sheet1为需要读取的sheet名称。

4. 按照某列进行拆分，可以使用pandas库中的groupby函数：

grouped = df.groupby('column_name')

其中，column_name为需要拆分的列名。

5. 将拆分后的数据写入不同的Excel文件中，可以使用pandas库中的to_excel函数：

for name, group in grouped:
    group.to_excel(f'{name}.xlsx', index=False)

其中，name为拆分后的组名，group为该组的数据。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet1')

# 按照某列进行拆分
grouped = df.groupby('column_name')

# 将拆分后的数据写入不同的Excel文件中
for name, group in grouped:
    group.to_excel(f'{name}.xlsx', index=False)

需要注意的是，该代码中的column_name需要替换成实际需要拆分的列名。