h指数的定义：一名科学家的h指数是指其发表的Np篇论文中有h篇每篇至少被引h次、而其余Np-h篇论文每篇被引均小于或等于h次 在中国知网上查询某个主题，例如关键词=“金融科技”，按照被引用次数排序，得到前100页的结果，已下载到“金融科技相关文章.xlsx”请求出金融科技领域h指数最高的10位作者，结果如下 #请输入代码

好的，我可以提供一份Python代码来解决这个问题。这里使用pandas库来处理Excel文件，您需要安装pandas库和openpyxl库（用于读取Excel文件），可以使用pip进行安装。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('金融科技相关文章.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 按照被引用次数降序排序
df = df.sort_values(by='被引频次', ascending=False)

# 统计每个作者的h指数
authors = {}
for i, row in df.iterrows():
    # 获取当前论文的被引用次数
    citations = row['被引频次']
    # 获取当前论文的作者列表
    author_list = row['作者'].split(';')
    for author in author_list:
        # 如果这个作者不在字典中，则初始化为0
        if author not in authors:
            authors[author] = 0
        # 如果这篇论文的被引用次数 >= 当前计数器h，则h加1
        if citations >= authors[author] + 1:
            authors[author] += 1

# 按照h指数降序排序，输出前10位作者
top10 = sorted(authors.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
for i, (author, h_index) in enumerate(top10):
    print(f'{i+1}. {author}: {h_index}')

运行以上代码后，即可输出金融科技领域h指数最高的10位作者。请注意，这个方法只是一种简单的估算方法，实际上h指数的计算可能会更加复杂，并且可能还存在其他因素的影响，如作者的领域、发表论文的质量等。