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))

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python读取excel的第一个sheet的第三列，如果第三列的单元格为字符串，则跳过，如果第三列的单元格为NaN，则将除表头之外第三列的单元格填上第十列除以第十一列的值

对于您的第一个问题，我可以给出以下Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件中的第一个Sheet
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', sheet_name=0)

# 通过iloc方法选取第三列
third_column = df.iloc[:, 2]

# 遍历第三列中的每个单元格
for idx, cell in enumerate(third_column):
    # 如果单元格中的数据类型是字符串，则跳过
    if type(cell) == str:
        continue
    # 如果单元格中的数据类型是NaN，则将第十列除以第十一列的值填充到该单元格中
    elif np.isnan(cell):
        numerator = df.iloc[idx, 9] # 第十列的值
        denominator = df.iloc[idx, 10] # 第十一列的值
        df.iloc[idx, 2] = numerator / denominator

# 将处理后的DataFrame写入Excel文件中
df.to_excel('your_output_file.xlsx', index=False)

如果第三列的单元格为字符串，则直接跳过；如果第三列的单元格为NaN，则将除表头之外第三列的单元格填上第十列除以第十一列的值。请注意，此代码假设Excel文件的第一行是表头，数据从第二行开始。如果您的文件格式不同，请相应地修改代码。

用python将excel中sheet第二列第二行到第十三行的数据读取并保存到sheet3中第二行第三列到十三列,其中第二行已经为合并单元格

好的，您的问题已经被记录下来。下面是您的答案：

您可以使用Python中的openpyxl模块来读取和写入Excel文件。以下是您可以使用的代码以读取并将Excel中的数据从第二列第二行到第十三行读取到sheet3中的第二行第三列到第二行第十三列：

import openpyxl

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

# 获取sheet1和sheet3
sheet1 = workbook['Sheet1']
sheet3 = workbook['Sheet3']

# 获取第二列第二行到第十三行的数据
for i in range(2, 14):
    data = sheet1.cell(row=i, column=2).value
    # 将数据写入到sheet3的第二行第三列到第二行第十三列
    sheet3.cell(row=2, column=i+1).value = data

# 保存Excel文件
workbook.save('example.xlsx')

请注意，代码中假定您的Excel文件名为“example.xlsx”，并且它存在于您的当前工作目录中。您可能需要相应地更改文件名和路径。此外，如果sheet3中的第二行第二列到第二行第十三列中的任何单元格已经包含数据，则它们将被新数据覆盖。