我正在编写一个程序，将读取包含名称和颜色（美国人的颜色）的excel文档，它需要阅读该文档并检查名称是否与您输入的名称相同，并检查C列的颜色是绿色，黄色或红色，并在分数上加一个。
我知道这是有可能的，但是我对熊猫知之甚少，需要一些帮助，并且在视频和其他网站上也找不到很多帮助。希望你能帮助我。
谢谢。
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假设名称输入需要从命令行输入，我将执行以下操作将名称输入程序：
name = sys.argv[1]
这使用sys程序包读取命令行参数。 Sys.argv是命令行参数的列表。默认情况下，第一个命令行arg是您正在运行的可执行文件的名称，因此您的第一个参数是argv列表中的第二个元素。您也可以使用出色的argparse package来做到这一点。
然后将其读入熊猫：
pd.read_csv(<path to csv here>)
我假设您有一个名为“名称”的列和一个名为“颜色”的列，其内容如下：
要获取与名称匹配的数据框的行：
df = df.loc[df["name"] == name]
数据框的.loc方法用于根据值或标签选择行。在这里，df [“ name”] == name检查名称是否与输入的名称相同。
然后获取与“橙色”匹配的颜色数量（是的，我是美国人）：
len(df.loc[df['colour'] == 'orange'])
这会从您的数据框中选择与颜色匹配的值（该数据框已经过过滤，仅包含我们感兴趣的名称）。然后，一旦只有这些值，就可以使用数据框的长度作为该颜色的行数。
对于多种颜色，您可以将上面获取代码的一种代码包装在用于循环访问颜色列表的for循环中。
如果您想一次统计每个名称和颜色，我建议您使用以下方式建立一个熊猫小组：
df.groupby(["name", "colour"]).agg("count")
这首先将数据框按名称分组，然后按颜色分组。然后，它会为每个不同的名称和颜色组合计数。