在Excel中模拟SUMIFS函数时，无法在Python中收到正确的结果

在Excel中，SUMIFS函数用于按照指定的条件对指定范围内的数值进行求和。然而，在Python中并没有内置的SUMIFS函数，但可以使用其他方法来实现相同的功能。

一种常见的方法是使用pandas库来处理Excel数据，并使用条件筛选和求和函数来实现SUMIFS的功能。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 设置条件
condition1 = data['Column1'] == 'Value1'
condition2 = data['Column2'] > 10

# 根据条件筛选数据
filtered_data = data[condition1 & condition2]

# 对筛选后的数据求和
result = filtered_data['Column3'].sum()

# 打印结果
print(result)

在这个示例中，我们使用pandas库来读取Excel文件，并使用条件筛选功能来筛选满足条件的数据。条件1和条件2分别表示Column1等于Value1和Column2大于10。然后，我们对筛选后的数据的Column3列求和，得到最终结果。

另一种方法是使用openpyxl库来直接处理Excel文件。以下是一个示例代码：

from openpyxl import load_workbook

# 加载Excel文件
workbook = load_workbook('data.xlsx')

# 选择工作表
sheet = workbook['Sheet1']

# 设置条件
condition1 = 'Value1'
condition2 = 10

# 初始化结果
result = 0

# 遍历数据并根据条件累加
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    if row[0] == condition1 and row[1] > condition2:
        result += row[2]

# 打印结果
print(result)

在这个示例中，我们使用openpyxl库加载Excel文件，并选择需要处理的工作表。然后，我们遍历数据行，并根据条件进行累加。条件1和条件2分别表示第一列等于Value1和第二列大于10。最终，我们得到的result就是累加的结果。

请注意，在这两种方法中，需要根据实际情况修改条件和数据范围的设置。

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