嘿，这需求我熟！用pandas完全可以轻松搞定，我给你一步步拆解，代码和解释都安排得明明白白：

首先得确保你装了必要的库，pandas用来处理数据，openpyxl用来读取xlsx格式的Excel文件：

pip install pandas openpyxl

接下来是核心代码，每一步都给你注释清楚：

import pandas as pd

# 替换成你的Excel文件路径，engine参数针对xlsx格式，xls格式可以换成"xlrd"
df = pd.read_excel("你的Excel文件路径.xlsx", engine="openpyxl")

# 筛选出uniqueidentifier列为空的行
# 这里用isna()判断空值，pandas里Excel的空单元格会被识别为NaN
filtered_rows = df[df["uniqueidentifier"].isna()]

# 把筛选后的行数据存入列表，两种方式任你选：
# 方式1：每行转成字典，键是列名，值是单元格内容，可读性强
data_list = filtered_rows.to_dict("records")
# 方式2：每行转成纯值列表，顺序和表格列顺序一致，更轻量化
# data_list = filtered_rows.values.tolist()

# 获取这些筛选行的原表格索引，转成列表方便使用
filtered_indices = filtered_rows.index.tolist()

# 打印验证结果
print("筛选出的空值行数据：", data_list)
print("这些行在原表格中的索引：", filtered_indices)

• 如果你的需求是仅当uniqueidentifier列值为"yes"时跳过，其他非空值的行需要保留，那把筛选条件改成下面这样就行：

  filtered_rows = df[df["uniqueidentifier"] != "yes"]
  

• 要是Excel里的“空”是指空字符串（而不是真正的空单元格），那判断条件换成df["uniqueidentifier"] == ""就可以了。

我平时处理Excel数据经常用这套逻辑，亲测好用，你替换成自己的文件路径就能直接跑啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者S.Mehta