咱们一步步来修正你的代码，搞定这两个需求：

1. 正确读取Excel文件，设置第二行为表头 #

你需要忽略第一行旧表头，用第二行作为DataFrame的表头。这时候要给pd.read_excel加上header=1参数（因为pandas的行索引从0开始，第二行对应索引1），这样就能自动跳过第一行，把第二行设为新表头：

import pandas as pd

# 读取文件，指定第二行为表头
df3 = pd.read_excel("abcd.xlsx", sheet_name="Values", header=1)

这时候df3的列名就变成了你需要的：X、VALUE、IP、Ethernet IP、VLAN，对应原来的column1、column11、column16、column17、column19列。

2. 匹配特定值并提取目标列表 #

你之前的代码得到列名列表，是因为直接对筛选后的DataFrame用list()，会默认返回列名而不是行数据。咱们换个方式：

• 先筛选X列（也就是原来的column1列）等于"J"的行
• 去掉X列，只保留需要的列
• 将行数据转换成列表

如果只有一行符合条件，用下面的代码：

# 筛选符合条件的行，去掉X列
filtered_data = df3[df3['X'] == "J"].drop(columns=['X'])

# 将单行数据转为列表
target_list = filtered_data.iloc[0].tolist()
print(target_list)
# 输出示例：['2224', '42.82.207.241', '42.82.207.241', 'W']

如果有多行符合条件，可以生成一个包含多个列表的列表：

# 遍历所有符合条件的行，转成列表的列表
target_lists = [row.tolist() for _, row in df3[df3['X'] == "J"].drop(columns=['X']).iterrows()]

这样就能得到你想要的目标数据啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Akash Rathor