在xcel表格中A、B 两列数据用，先查找A列重复数据，根据A列重复数据，查找B列所在行数据是否重复，A列重复数据且对应B列所在行不重复数据进行标注 python写个处理excel文件的脚本

可以使用pandas库来处理excel文件，并结合groupby和duplicated函数实现该功能。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 按A列分组，并判断是否有重复数据
duplicate_a = df.groupby('A')['A'].transform(lambda x: x.duplicated())

# 按A列和B列分组，并判断是否有重复数据
duplicate_b = df.groupby(['A', 'B'])['B'].transform(lambda x: x.duplicated())

# 将结果添加到excel文件中
df['重复A列'] = duplicate_a
df['重复A列且不重复B列'] = duplicate_a & ~duplicate_b

# 保存excel文件
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

运行该脚本后，会在原excel文件中新增两列：重复A列和重复A列且不重复B列，分别表示A列是否有重复数据以及A列重复数据对应的B列是否不重复。最后将结果保存到result.xlsx文件中。

相关问题

已知文件夹路径，文件夹里有多个E0xcel表格，使用C#查找表格指定行与列对应的数据

可以使用C#中的.NET库来操作Excel表格，以下是一个简单的示例代码，可以根据指定的行与列查找对应的数据：

using System;
using System.IO;
using System.Data;
using System.Data.OleDb;

string folderPath = "C:\\ExcelFiles\\";
string fileName = "example.xlsx";
string sheetName = "Sheet1";
int rowIndex = 3; //第4行
int colIndex = 2; //第3列

string connectionString = "Provider=Microsoft.ACE.OLEDB.12.0;Data Source=" + Path.Combine(folderPath, fileName) + ";Extended Properties='Excel 12.0;HDR=YES;IMEX=1;'";
OleDbConnection connection = new OleDbConnection(connectionString);
connection.Open();

OleDbCommand command = new OleDbCommand("SELECT * FROM [" + sheetName + "$]", connection);
OleDbDataAdapter adapter = new OleDbDataAdapter(command);
DataSet dataSet = new DataSet();
adapter.Fill(dataSet);

DataTable table = dataSet.Tables[0];
DataRow row = table.Rows[rowIndex - 1];
string data = row[colIndex - 1].ToString(); //注意数组下标从0开始，所以要减1

Console.WriteLine("数据为：" + data);

connection.Close();

这段代码中，我们首先指定了文件夹路径、文件名、工作表名以及要查找的行列索引。然后使用OleDbConnection连接Excel文件，并使用OleDbDataAdapter将数据填充到DataSet中。最后，根据指定的行列索引获取对应单元格的数据。

需要注意的是，这段代码使用了Microsoft ACE OLEDB 12.0驱动程序，需要在计算机上安装Access Database Engine才能正常运行。此外，还需要在Excel文件的第一行设置列名，才能通过列名来引用数据。

python将数据导出到xcel

可以使用Python中的pandas库来将数据导出到Excel文件中。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [20, 25, 30],
        '性别': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据框导出到Excel文件中
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

这将创建一个名为"data.xlsx"的Excel文件，并将数据框中的数据导出到该文件中。