使用python的pandas对excel操作,满足第一列具有相同值和第二列具有相同的条件下,如果第三列具有特定的字词,则在第四列的位置标记true,完整详细代码
时间: 2023-12-03 12:02:53 浏览: 56
好的,那么使用 Pandas 来实现这个需求,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 对数据进行处理
mask = (df['A'].notnull()) & (df['B'].notnull()) & (df['C'].str.contains('特定的字词'))
df.loc[mask, 'D'] = True
# 保存结果
df.to_excel('example.xlsx', index=False)
```
其中,`example.xlsx` 是需要处理的 Excel 文件名,第一行为表头,第一列为 A 列,第二列为 B 列,第三列为 C 列,第四列为 D 列。你需要将代码中的 `特定的字词` 替换为你需要匹配的具体词语。
这段代码首先使用 Pandas 的 `read_excel` 函数读取 Excel 文件,然后使用布尔型索引选出第一列和第二列都有值,且第三列包含特定字词的行,最后将这些行的第四列标记为 True。最后,使用 `to_excel` 函数将处理后的结果保存回 Excel 文件。
相关问题
python读取excel数据 合并第一列和第二列的数据,并放在第三列
你可以使用Python中的pandas库来读取Excel数据并进行合并。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('your_file.xlsx')
# 合并第一列和第二列的数据,并放在第三列
data['第三列'] = data['第一列'].astype(str) + data['第二列'].astype(str)
# 保存修改后的数据到新的Excel文件
data.to_excel('output_file.xlsx', index=False)
```
请将代码中的`your_file.xlsx`替换为你要读取的Excel文件的路径,然后运行代码即可。合并后的结果将保存在一个名为`output_file.xlsx`的新Excel文件中,其中第三列包含了第一列和第二列的合并结果。
python读取excel数据 合并第一列和第二列的数据,并放在第三列 并打印行数
你可以使用下面的代码来实现读取Excel数据、合并第一列和第二列,并将合并结果放在第三列,然后打印行数:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('your_file.xlsx')
# 合并第一列和第二列的数据,并放在第三列
data['第三列'] = data['第一列'].astype(str) + data['第二列'].astype(str)
# 打印行数
print("行数:", len(data))
```
请将代码中的`your_file.xlsx`替换为你要读取的Excel文件的路径,然后运行代码即可。代码会读取Excel文件,将合并结果放在第三列,并使用`len(data)`来获取DataFrame的行数,最后打印出来。