pandas对一个excel文件中符合条件的多个表求和

可以使用 pandas 的 read_excel 函数读取 excel 文件，然后使用 pandas 的条件筛选功能选出符合条件的多个表，最后使用 pandas 的 sum 函数对这些表进行求和。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None)

# 筛选符合条件的表
selected_sheets = []
for sheet_name, sheet_data in df.items():
    if sheet_data['column_name'].sum() > 100:
        selected_sheets.append(sheet_data)

# 对选中的表求和
result = pd.concat(selected_sheets).sum()

其中，'example.xlsx' 是要读取的 excel 文件名，'column_name' 是要进行条件筛选的列名，100 是条件的阈值。

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pandas对一个excel文件中的多个表求和

可以使用pandas库中的read_excel函数读取excel文件，然后使用groupby函数对表进行分组，最后使用sum函数对每个分组进行求和。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name=None)

# 对每个表进行求和
sums = {}
for sheet_name, sheet_data in df.items():
    sums[sheet_name] = sheet_data.sum().sum()

# 输出每个表的求和结果
for sheet_name, sheet_sum in sums.items():
    print(f'{sheet_name}: {sheet_sum}')

注意，上述代码中的filename.xlsx需要替换为实际的文件名。

如何用python语句实现一个excel表的多条件求和

要使用Python语句实现Excel表的多条件求和，可以使用pandas库来处理Excel数据。下面是一个示例代码，展示了如何通过多个条件对Excel表进行求和：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 设置条件
condition1 = df['Column1'] > 10
condition2 = df['Column2'] == 'Value'

# 使用条件筛选数据并进行求和
sum_value = df.loc[condition1 & condition2, 'Column3'].sum()

print("求和结果：", sum_value)

在这个示例中，我们假设Excel表中有三列数据，分别为Column1、Column2和Column3。我们设置了两个条件：第一个条件是Column1大于10，第二个条件是Column2等于特定值"Value"。然后，使用这两个条件对数据进行筛选，并对筛选后的Column3列进行求和。

请注意，你需要将代码中的'your_file.xlsx'替换为你实际的Excel文件路径。另外，你可能需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

希望这能帮助到你！如果有任何问题，请随时提问。