python excel sheet1中一个列表只要符合sheet2中三个列表其中一个单元就输出

可以使用 Pandas 库来实现这个需求。具体步骤如下：

1. 使用 Pandas 的 read_excel 函数读取两个 Excel 文件的数据，得到两个 DataFrame。

2. 对于 Sheet1 中的列表，使用 isin 函数和 Sheet2 中的三个列表进行比较，得到一个布尔型的 Series。

3. 根据上一步得到的 Series，筛选出符合条件的数据。

4. 将符合条件的数据输出到一个新的 Excel 文件中。

代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取 Sheet1 和 Sheet2 的数据
df1 = pd.read_excel('Sheet1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('Sheet2.xlsx')

# 使用 isin 函数比较三个列表
mask = df1['列表'].isin(df2['列表1']) | \
       df1['列表'].isin(df2['列表2']) | \
       df1['列表'].isin(df2['列表3'])

# 筛选出符合条件的数据
result = df1[mask]

# 将结果输出到新的 Excel 文件中
result.to_excel('output.xlsx', index=False)

需要注意的是，上述代码中的列名和文件名需要根据实际情况进行修改。

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下面是一个示例代码，假设我们要读取名为“example.xlsx”的Excel文件，其中包含三个sheet：“Sheet1”，“Sheet2”和“Sheet3”：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，返回字典类型数据，键为sheet名，值为DataFrame
dfs = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None)

# 遍历每个sheet，打印出前5行数据
for sheet_name, df in dfs.items():
    print(f"Sheet Name: {sheet_name}")
    print(df.head())

在上面的代码中，我们使用`sheet_name=None`来指示`read_excel()`函数读取所有sheet，并将它们存储在一个字典中，其中键为sheet名，值为对应的DataFrame。然后，我们遍历这个字典，对每个sheet进行操作。

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import pandas as pd

# 读取Excel文件
input_file = pd.ExcelFile('input.xlsx')

# 定义一个空的DataFrame，用于存储所有sheet中的数据
all_data = pd.DataFrame()

# 循环遍历每个sheet中的数据
for sheet_name in input_file.sheet_names:
    df = input_file.parse(sheet_name)
    # 筛选数据
    df_filtered = df[df['Column1'] > 1000]
    # 将筛选后的数据添加到all_data中
    all_data = all_data.append(df_filtered)

# 保存为新Excel文件
all_data.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先使用pandas的ExcelFile方法读取Excel文件，然后使用循环遍历每个sheet中的数据，并使用DataFrame的条件筛选功能来筛选数据。最后，我们将筛选后的数据添加到一个空的DataFrame中，并使用to_excel方法将结果保存为新的Excel文件。你可以根据需要更改条件和文件名。