Python 条件查找并读取对应列的数据

可以使用 Pandas 库来实现条件查找并读取对应列的数据。具体步骤如下：

1. 导入 Pandas 库：

import pandas as pd

2. 读取数据文件：

df = pd.read_csv('data.csv')

3. 根据条件查找数据：

condition = df['column_name'] == 'value'
result = df[condition]

其中，`column_name` 是要查找的列名，`value` 是要查找的值。

4. 读取对应列的数据：

data = result['column_name']

其中，`column_name` 是要读取的列名。

完整代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 根据条件查找数据
condition = df['column_name'] == 'value'
result = df[condition]

# 读取对应列的数据
data = result['column_name']

print(data)

注意：在实际使用中，需要根据具体的数据文件和条件来修改代码。

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Python 用openpyxl 条件查找并读取对应列的数据

可以使用 openpyxl 中的条件筛选和遍历来查找并读取对应列的数据。以下是一个示例代码：

from openpyxl import load_workbook

# 加载 Excel 文件
wb = load_workbook('example.xlsx')

# 选择工作表
ws = wb['Sheet1']

# 定义筛选条件
condition = 'yes'

# 遍历行并查找符合条件的单元格
for row in ws.iter_rows(min_row=2):
    if row[0].value == condition:
        # 找到符合条件的单元格后，读取对应列的数据
        data = row[1].value
        print(data)

在这个示例代码中，我们首先加载了一个名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件，并选择了工作表 `Sheet1`。然后定义了一个条件 `condition`，表示我们要查找的值。接着，我们使用 `iter_rows()` 方法遍历每一行，并判断第一列的值是否符合条件。如果符合条件，就读取对应行的第二列数据，并输出结果。

python 读取数据库多列并转换对应为列表

可以使用 Python 自带的 sqlite3 模块来读取 SQLite 数据库中的多列数据，并将其转换为列表。以下是一个示例代码：

import sqlite3

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()

# 查询多列数据
c.execute('SELECT column1, column2, column3 FROM mytable')
result = c.fetchall()

# 将结果转换为列表
column1_list = [r[0] for r in result]
column2_list = [r[1] for r in result]
column3_list = [r[2] for r in result]

# 关闭数据库连接
conn.close()

以上代码中，`example.db` 是 SQLite 数据库文件名，`mytable` 是表名，`column1`、`column2` 和 `column3` 是要查询的列名。`c.fetchall()` 方法将查询结果以元组的形式返回，然后使用列表推导式将每列数据转换为列表。