可以使用`pandas`库来处理`xlsx`表格，以下是实现该功能的Python代码： ```python import pandas as pd # 读取文件 excel_file = pd.ExcelFile('your_file.xlsx') # 获取指定工作表中的数据 df = excel_file.parse('Sheet1') # 计算 Unoffloaded 列的值 df['Unoffloaded'] = df['Quantity'] - df['Offload Qty'] # 计算 Die qty 列的值 df['Die qty'] = df.apply(lambda row: 0 if row['Unoffloaded'] <= 0 else row['Unoffloaded'] * row['Draw Qty'], axis=1) # 将结果保存到新的 Excel 文件 df.to_excel('output_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` 代码解释： 1. 导入库：导入`pandas`库用于处理 Excel 文件。 2. 读取文件：使用`pd.ExcelFile`读取指定的 Excel 文件。 3. 获取工作表数据：使用`parse`方法获取指定工作表中的数据。 4. 计算`Unoffloaded`列的值：通过`Quantity`列减去`Offload Qty`列的值得到`Unoffloaded`列的值。 5. 计算`Die qty`列的值：使用`apply`方法遍历每一行数据，如果`Unoffloaded`列的值小于等于 0，则`Die qty`列的值为 0，否则为`Unoffloaded`列的值乘以`Draw Qty`列的值。 6. 保存结果：将处理后的数据保存到新的 Excel 文件中。 额外注意的逻辑点： 1. 要确保 Excel 文件中存在`Quantity`、`Offload Qty`和`Draw Qty`列，否则会出现`KeyError`。 2. 运行代码前，要确保已经安装了`pandas`库，可以使用`pip install pandas`进行安装。 3. 若 Excel 文件路径不正确，会导致文件读取失败，要确保文件路径正确。 [2025-07-25 16:06:42 | AI写代码神器 | 467点数解答]