统计Excel中名称为"工厂列”的列中包含F工厂的有多少个，F工厂需要完全匹配，使用Python

您可以使用 Python 的 pandas 库来实现对 Excel 表格的读取和统计。具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 统计名称为"工厂列"的列中包含F工厂的行数
count = len(df[df['工厂列'] == 'F工厂'])

# 输出结果
print(count)

其中，`df[df['工厂列'] == 'F工厂']` 表示筛选出 "工厂列" 列中名称为 "F工厂" 的行数据，`len()` 函数用于计算数据行数，从而得到包含 F工厂 的行数。

相关问题

统计Excel中名称为"工厂”的列中包含F工厂的有多少个，F工厂需要完全匹配，使用Python

可以使用pandas库读取Excel文件，然后使用条件过滤进行统计。

示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 进行条件过滤并统计符合条件的行数
count = len(df[df['工厂'] == 'F工厂'])

print(f'名称为"工厂"的列中包含F工厂的个数为{count}个')

注意：在代码中，需要将“文件路径.xlsx”替换为实际的Excel文件路径，还需要将“工厂”和“F工厂”替换为实际的列名称和需要匹配的值。

用python统计excel的一列中有多少不同数据

可以使用Python的pandas库来统计Excel文件中一列数据的不同数据。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据到DataFrame
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 统计数据列中不同数据的数量并打印
unique_count = pd.Series(df['数据列名']).nunique()
print('数据列中共有{}种不同的数据'.format(unique_count))

这段代码首先使用pandas库的read_excel方法读取Excel文件中的数据。然后使用pd.Series方法将数据列转化为Series类型，再使用nunique方法统计不同数据的数量。最后打印结果。

需要注意的是，代码中需要替换示例.xlsx为实际的Excel文件名，以及数据列名需要替换为实际的列名。