用python做判断，如果excel表格中对应索引的列存在等于指定数值的数字

你可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel表格数据，然后使用条件判断来筛选出满足特定条件的行。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 指定条件
target_value = 10
index_column = 'column_name'  # 替换为你要判断的索引列名

# 使用条件判断筛选出满足条件的行
filtered_rows = df[df[index_column] == target_value]

# 输出满足条件的行
print(filtered_rows)

在上述代码中，你需要将`your_excel_file.xlsx`替换为你实际的Excel文件路径，将`column_name`替换为你要判断的索引列的列名。`target_value`是指定的数值，这里假设为10。运行代码后，将会输出满足条件的行。

希望能帮到你！如果有任何问题，请随时提出。

相关问题

用python判断语句判断Excel表格中的数据

### 回答1：
是否存在重复。

好的，这是一道关于Python的问题。你可以使用Python的pandas库中的duplicated()函数来判断Excel表格中的数据是否存在重复。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 判断重复数据
dup = df.duplicated()

# 输出结果
if dup.any():
    print("存在重复数据")
else:
    print("不存在重复数据")

这段代码会读取名为file.xlsx的Excel表格，使用duplicated()函数判断数据是否存在重复，并根据结果输出不同的提示信息。需要注意的是，你需要先安装pandas库才能使用这段代码。

### 回答2：
Python中有多种库可以用来读取和处理Excel表格中的数据，比如pandas、xlrd等。

以使用pandas库为例，首先需要通过安装命令`pip install pandas`来安装pandas库。安装完成后，我们可以使用以下代码来判断Excel表格中的数据。

首先，导入pandas库，并使用`read_excel`函数读取Excel文件：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')

接下来，可以使用不同的判断语句对读取到的数据进行判断。以下是几个示例：

1. 判断某一列中是否存在特定的数值：

if '特定数值' in data['列名']:
    print("存在特定的数值")
else:
    print("不存在特定的数值")

2. 判断某一行中是否存在特定的数值：

if '特定数值' in data.iloc[行号]:
    print("存在特定的数值")
else:
    print("不存在特定的数值")

3. 判断某一单元格的数值是否满足某个条件：

if data.loc[行号, '列名'] > 10:
    print("该单元格值大于10")
else:
    print("该单元格值小于等于10")

以上代码中，'文件路径/文件名.xlsx'需要替换为你实际的Excel文件路径和文件名，'列名'和行号需要替换为你实际要进行判断的列名和行号。

以上是使用pandas进行Excel数据判断的简单示例，你可以根据实际需求进行更复杂的判断处理。

使用python3.9，将excel表格中根据列号指定几列的数值乘以设置的权值后相加，存到新的excel表格中

可以使用Python中的pandas库来实现此功能。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 列号指定的列
cols = ['A', 'B', 'C']

# 设置的权值
weights = [0.5, 0.3, 0.2]

# 计算新列的值
df['new_col'] = df[cols].apply(lambda row: sum(row * weights), axis=1)

# 写入新的Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在代码中，我们首先使用pandas库中的`read_excel`函数读取原始Excel文件。然后，我们指定需要计算的列号（例如'A', 'B', 'C'），以及这些列的权值（例如0.5, 0.3, 0.2）。接着，我们使用pandas中的`apply`函数计算新的列的值，并将其添加到DataFrame中。最后，我们使用pandas中的`to_excel`函数将结果写入新的Excel文件中。

注意，代码中的列号是指Excel表格中的列字母，而不是列索引。如果你想要根据列索引指定列，可以使用`iloc`函数代替`loc`函数。