excel中如果两列数值相同,返回第三列

你可以使用Excel中的VLOOKUP函数来实现这个功能。假设第一列是A列，第二列是B列，要返回的第三列是C列，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 在第四列（例如D列）输入以下公式：=VLOOKUP(A1,$A$1:$C$10,3,FALSE)。其中，A1是第一列的第一个单元格，$A$1:$C$10是包含所有三列数据的区域，3表示要返回的是第三列的值，FALSE表示精确匹配。

2. 按下Enter键，将公式应用到第四列的所有单元格。

3. 你现在应该在第四列中看到与第二列相同的值，并且返回了第三列的值。

注意，VLOOKUP函数只适用于第一次出现的匹配项。如果有重复的匹配项，它只会返回第一个匹配项的值。如果你想要返回所有匹配项的值，你可能需要使用其他函数或工具来实现。

相关问题

用python将excel里的两列数据导入，第一列作为时间，第二列作为数值画图并且用EMD算法进行分解

### 回答1：
可以使用 Python 的第三方库 "pandas" 和 "pyEMD" 实现。首先，使用 "pandas" 读取 Excel 中的数据，并将其存储为 Pandas DataFrame。然后，使用 "pyEMD" 库进行 EMD 分解。最后，使用 "matplotlib" 绘制时间和数值的图形。

示例代码如下：

import pandas as pd
import pyEMD
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 中的数据
df = pd.read_excel("data.xlsx")
time = df["时间"]
value = df["数值"]

# 进行 EMD 分解
IMF = pyEMD.emd(value)

# 绘制图形
plt.plot(time, value)
plt.show()

请注意，在使用这些库之前，您需要使用 "pip" 安装它们：

pip install pandas
pip install pyemd
pip install matplotlib

### 回答2：
要使用Python将Excel中的两列数据导入并在图表中进行绘制，可以使用pandas库来读取Excel文件，并使用matplotlib库进行数据可视化。此外，要使用EMD算法进行分解，可以使用PyEMD库。

首先，确保已安装pandas、matplotlib和PyEMD库。可以使用以下命令在Python环境中安装这些库：

pip install pandas matplotlib PyEMD

接下来，将Excel文件中的数据导入Python。假设Excel文件名为data.xlsx，第一列是时间，第二列是数值。可以使用以下代码将数据导入到Python中：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')
time = data.iloc[:, 0]  # 获取第一列数据，作为时间
values = data.iloc[:, 1]  # 获取第二列数据，作为数值

接下来，使用matplotlib库绘制数据图表。可以使用以下代码将数据绘制成折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(time, values)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Data Chart')
plt.show()

最后，使用PyEMD库对数据进行EMD分解。可以使用以下代码对数据进行EMD分解：

from PyEMD import EMD

emd = EMD()
imfs = emd.emd(values)

分解后的结果存储在imfs列表中，其中每个元素代表一个IMF分量。

综上所述，使用Python将Excel中的两列数据导入，并绘制成折线图后，可以使用PyEMD库对数据进行EMD分解。希望以上回答对您有帮助！

### 回答3：
要使用Python将Excel中的两列数据导入，可以使用pandas库来读取Excel文件。首先，需要安装pandas库，并导入需要的模块：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，使用pandas的`read_excel()`函数来读取Excel文件，并将数据存储在一个DataFrame对象中：

data = pd.read_excel('文件路径.xlsx')

如果Excel文件中的两列数据分别是"时间"和"数值"列，可以使用以下代码来提取这两列数据：

time_column = data['时间']
value_column = data['数值']

接下来，可以使用matplotlib库将数据绘制成图表：

plt.plot(time_column, value_column)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数值')
plt.title('数据图表')
plt.show()

要使用EMD算法对数据进行分解，可以使用PyEMD库。首先，需要安装PyEMD库：

pip install PyEMD

然后，导入需要的模块：

from PyEMD import EMD

使用EMD类对数值列进行分解：

emd = EMD()
imfs = emd.emd(value_column)

分解后的结果储存在名为imfs的列表中，其中每个元素代表一个分量。可以使用以下代码来绘制原始数据和分解后的分量：

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(len(imfs) + 1, 1, 1)
plt.plot(time_column, value_column, 'r')
plt.title('原始数据')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数值')

for i in range(len(imfs)):
    plt.subplot(len(imfs) + 1, 1, i+2)
    plt.plot(time_column, imfs[i], 'g')
    plt.title('分量 {}'.format(i+1))
    plt.xlabel('时间')
    plt.ylabel('数值')

plt.tight_layout()
plt.show()

以上就是使用Python将Excel中的两列数据导入、绘制图表，并使用EMD算法进行分解的方法。

现有excel中有两列数据，第一列为epoch，第二列为epoch对应的loss如何使用代码将同一个epoch的loss进行平均值计算并依次放到第三列的单元格中完整代码（注意数值相同的loss平均值只需要记录一次）

好的，我明白了。以下是代码实现：

import pandas as pd

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

# 创建一个空字典用于存储每个epoch对应的loss值
loss_dict = {}

# 遍历data的每一行
for index, row in data.iterrows():
    epoch = row['epoch']
    loss = row['loss']
    if epoch not in loss_dict:
        # 如果该epoch还没有被记录，将其加入字典并初始化该epoch的loss列表
        loss_dict[epoch] = [loss]
    else:
        # 如果该epoch已经被记录，将该epoch对应的loss加入列表
        loss_dict[epoch].append(loss)

# 计算每个epoch的平均loss，将结果保存到新的一列中
for epoch, loss_list in loss_dict.items():
    avg_loss = sum(loss_list) / len(loss_list)
    data.loc[data['epoch'] == epoch, 'avg_loss'] = avg_loss

# 将结果保存至新的excel文件中
data.to_excel('file_with_avg_loss.xlsx', index=False)

以上代码会读取名为"file.xlsx"的excel文件，并将同一个epoch的loss值进行平均值计算后放入新的一列中。最后将结果保存至名为"file_with_avg_loss.xlsx"的excel文件中。请确保代码和excel文件在同一个文件夹下。希望这能够解决你的问题！