用python写代码 读取xlsx文件将第二列非法性数据为0且第三列角色数量数据大于1，但是第七列variance数据为空值，将12512.159填充在第七列空值处，并保存文件

好的，我理解了你的要求。你可以使用Python中的pandas库来读取和操作Excel文件，下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("your_file_path.xlsx")

# 根据条件选择行
mask = (df.iloc[:, 1] == 0) & (df.iloc[:, 2] > 1) & (df.iloc[:, 6].isnull())
df.loc[mask, 6] = 12512.159

# 保存文件
df.to_excel("your_output_file_path.xlsx", index=False)

在上面的代码中，我们首先使用`pd.read_excel`方法读取Excel文件，并将其存储在DataFrame对象`df`中。接着，我们使用布尔掩码选择符合特定条件的行，其中`iloc`方法用于选择第二列、第三列和第七列的数据。最后，我们使用`loc`方法将符合条件的行的第七列数据填充为12512.159，并使用`to_excel`方法将DataFrame对象保存为Excel文件。

这只是一个简单的示例代码，你需要根据你的具体情况进行调整。

相关问题

用python写代码 读取xlsx文件将第二列非法性数据为0且第三列角色数量数据大于1，但是第七列variance数据为0，将12512.159填充在对应的variance列的每一行，并保存文件

好的，我理解了您的问题。为了实现您的需求，我们需要使用Python中的pandas库和openpyxl库。下面是一份示例代码：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 读取Excel文件
file_name = 'your_file_name.xlsx'
df = pd.read_excel(file_name)

# 根据条件选择需要填充的行
mask = (df.iloc[:, 1] == 0) & (df.iloc[:, 2] > 1) & (df.iloc[:, 6] == 0)
rows_to_fill = df[mask].index

# 填充数据
df.loc[rows_to_fill, 'variance'] = 12512.159

# 保存文件
with pd.ExcelWriter(file_name, engine='openpyxl') as writer:
    writer.book = load_workbook(file_name)
    df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')
    writer.save()

请将上述代码中的 `your_file_name.xlsx` 替换为您的文件名，并将其保存为 `.py` 文件，然后在命令行中运行该文件即可。需要注意的是，您需要先安装 pandas 和 openpyxl 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas openpyxl

希望这能解决您的问题。