python 在某列数据中寻找与之对应的匹配数据并输出所在索引位置

假设你有一个列表 `list_a` 和一个匹配的列表 `list_b`，你可以使用以下代码在 `list_a` 中寻找与 `list_b` 中匹配的数据，并输出其索引位置：

for item in list_b:
    if item in list_a:
        print(list_a.index(item))

这个代码块遍历 `list_b` 中的每个项，并检查它是否在 `list_a` 中。如果是，那么它使用 `index()` 方法找到这个项在 `list_a` 中的索引位置，并将其打印出来。注意，这里假设每个项在 `list_a` 中只出现一次。如果有重复项，那么只会输出第一个匹配项的索引位置。

相关问题

python实现表a和表b数据匹配，并根据匹配结果将表a的某一列数据写入到表b对应的新列

可以使用pandas库来实现表a和表b数据匹配，并根据匹配结果将表a的某一列数据写入到表b对应的新列。具体实现步骤如下：

1.使用pandas库中的read_excel函数读取表a和表b的数据：

import pandas as pd

df_a = pd.read_excel('表a.xlsx')
df_b = pd.read_excel('表b.xlsx')

2.使用merge函数将表a和表b按照指定的列进行匹配：

merged_df = pd.merge(df_a, df_b, on='匹配列名')

3.将表a中需要写入表b的数据的列提取出来，以及表b中需要添加新列的数据：

data_to_write = merged_df['表a需要写入表b的列名']
new_column_data = merged_df['表b需要添加新列的列名']

4.将数据写入表b的新列中：

df_b['新列名'] = new_column_data
df_b['新列名_需要写入的数据的列名'] = data_to_write

5.将结果写入新的excel文件：

df_b.to_excel('新表b.xlsx', index=False)

其中，to_excel函数的index参数表示是否将行索引写入文件中。如果不需要写入行索引，则将index设置为False。

以上就是实现表a和表b数据匹配，并根据匹配结果将表a的某一列数据写入到表b对应的新列的Python代码。

python匹配索引列下单元格的颜色，白色输出0黄色输出1红色输出2

在Python中，可以使用openpyxl库来读取Excel文件，并使用该库中的方法来获取单元格的颜色。可以使用RGB颜色值来判断单元格的颜色，并输出对应的数字。下面是一个示例代码：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 获取第一个工作表
worksheet = workbook.active

# 遍历索引列下的所有单元格
for cell in worksheet['A']:
    # 获取单元格的背景颜色
    color = cell.fill.start_color.index
    if color == 'FFFFFFFF':
        # 白色输出0
        print(0)
    elif color == 'FFFFFF00':
        # 黄色输出1
        print(1)
    elif color == 'FFFF0000':
        # 红色输出2
        print(2)

在上面的代码中，我们首先使用openpyxl库打开Excel文件，并获取第一个工作表。然后，我们遍历索引列下的所有单元格，并使用cell.fill.start_color.index获取单元格的背景颜色的RGB颜色值。根据不同的颜色值，我们输出对应的数字：白色输出0，黄色输出1，红色输出2。最后，我们使用print()函数输出对应的数字。

需要注意的是，以上代码只是一个示例，如果Excel文件中的单元格颜色不是纯色，则无法使用该方法来判断单元格的颜色。