python计算Excel表格中以A列为X轴B列为Y轴的离散数据围成的曲线积分面积，并计算每一个数据点积分面积乘以C列数据的值的和

可以使用Python中的pandas和numpy库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 读取Excel表格数据，并将A列、B列和C列的数据分别存储到三个numpy数组中。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel('data.xlsx')
x = np.array(df['A'])
y = np.array(df['B'])
c = np.array(df['C'])

2. 计算曲线积分面积。可以采用数值积分的方法，例如梯形法或辛普森法。这里以梯形法为例，代码如下：

def trapezoidal_integral(x, y):
    area = 0.0
    for i in range(1, len(x)):
        area += (y[i-1] + y[i]) * (x[i] - x[i-1]) / 2.0
    return area

total_area = trapezoidal_integral(x, y)

3. 计算每一个数据点的积分面积乘以C列数据的值，并将结果相加。代码如下：

weighted_area = 0.0
for i in range(len(x)):
    area = trapezoidal_integral(x[:i+1], y[:i+1])
    weighted_area += area * c[i]

print('曲线积分面积：', total_area)
print('加权积分面积：', weighted_area)

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

def trapezoidal_integral(x, y):
    area = 0.0
    for i in range(1, len(x)):
        area += (y[i-1] + y[i]) * (x[i] - x[i-1]) / 2.0
    return area

df = pd.read_excel('data.xlsx')
x = np.array(df['A'])
y = np.array(df['B'])
c = np.array(df['C'])

total_area = trapezoidal_integral(x, y)

weighted_area = 0.0
for i in range(len(x)):
    area = trapezoidal_integral(x[:i+1], y[:i+1])
    weighted_area += area * c[i]

print('曲线积分面积：', total_area)
print('加权积分面积：', weighted_area)

需要注意的是，这里假设数据点按照A列的升序排列。如果数据点的顺序不确定，需要先按照A列的值进行排序。