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

好的，那么使用 Pandas 来实现这个需求，可以使用以下代码：

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

使用python的pandas操作Excel，将第一列分组，筛选第二列为“是”，判断第三列是否具有重复值，将具有复值对应的行的第四列的标记为“是”，将具有重复值对应所有行的第五列的值拼接一起并将拼接结果输出到对应行的第六列，完整代码

好的，以下是完整的代码：

import pandas as pd

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

# 按照第一列分组
grouped = df.groupby(df.columns[0])

# 循环每个分组
for group_name, group_df in grouped:
    # 筛选第二列为“是”的行
    is_true_rows = group_df[group_df.iloc[:, 1] == '是']
    # 判断第三列是否具有重复值
    if is_true_rows.iloc[:, 2].duplicated().any():
        # 将具有重复值对应的行的第四列的标记为“是”
        is_true_rows.iloc[:, 3] = '是'
        # 将具有重复值对应所有行的第五列的值拼接一起并将拼接结果输出到对应行的第六列
        duplicated_values = is_true_rows.iloc[:, 4].str.cat(sep=',')
        is_true_rows.iloc[:, 5] = duplicated_values
    # 更新原始数据
    df.loc[is_true_rows.index] = is_true_rows

# 将更新后的数据写入Excel文件
df.to_excel('updated_example.xlsx', index=False)

注意：在读取和写入Excel文件时，需要指定文件名和路径。此外，由于要更新原始数据，因此需要使用`loc`方法，而不是直接对分组的数据进行操作。

Python pandas: Excel表格中存在4列数据，遍历每行的第二列和第三列，从第二行开始，将每一行的第一列和第二列的数据，与第三列和第四列的所有数据一一匹配，输出到新的excel表格中。

可以使用pandas库的read_excel函数读取旧的Excel表格，并使用DataFrame对象的iloc属性遍历每一行的第二列和第三列，然后使用循环匹配第一列和第二列的数据和第三列和第四列的数据，最后将结果输出到新的Excel表格中。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取旧的Excel表格
old_excel = pd.read_excel('old_excel.xlsx')

# 新Excel表格的列名
column_names = ['Column 1', 'Column 2', 'Column 3', 'Column 4']

# 新Excel表格的DataFrame对象
new_excel = pd.DataFrame(columns=column_names)

# 从第二行开始遍历每一行的第二列和第三列
for i in range(1, len(old_excel)):
    second_column = old_excel.iloc[i, 1]
    third_column = old_excel.iloc[i, 2]
    
    # 匹配第一列和第二列的数据和第三列和第四列的数据
    for j in range(2, len(column_names)):
        new_row = [old_excel.iloc[i, 0], second_column, third_column, old_excel.iloc[i, j]]
        new_excel.loc[len(new_excel)] = new_row

# 输出到新Excel表格中
new_excel.to_excel('new_excel.xlsx', index=False)

希望对您有所帮助。