python實現讀取“\\168.63.22.177\台账\境内互换”下的excel文件“境内收益互换-230522-逐笔盯保”，讀取sheet“現金流水表”，讀取“流水確認日”為“2023/5/19”的所有合約

可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件。以下是一段示范代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
file_path = r"\\168.63.22.177\台账\境内互换\境内收益互换-230522-逐笔盯保.xlsx"
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name="現金流水表")

# 筛选满足条件的数据
selected_df = df[df["流水確認日"] == "2023/5/19"]

# 获取合约信息
contracts = selected_df["合约"]

# 输出结果
print(contracts)

在示范代码中，首先使用pandas库的read_excel方法读取了指定的Excel文件，并指定了要读取的表格名称。然后，使用DataFrame的方式来筛选出流水确认日为“2023/5/19”的数据。最后，获取符合条件的所有合约信息，并输出结果。

相关问题

“\168.63.22.177\台账\境内互换\境内收益互换-230515”表里的”现金流水表“sheet的D列流水确认日数据类型为日期yyyy/mm/dd，python实现读取D列为2023年5月15日的B列合同编号

？”

感谢您的提问。您可以使用Python中的pandas库来读取Excel表格数据，然后根据条件筛选出需要的行和列数据。具体实现步骤如下：

首先，您需要安装pandas库。

然后，您可以使用以下代码来读取Excel表格数据：

import pandas as pd

filename = r'\168.63.22.177\台账\境内互换\境内收益互换-230515.xlsx'
sheet_name = '现金流水表'
df = pd.read_excel(filename, sheet_name=sheet_name)

接下来，您可以使用以下代码来筛选出符合条件的行和列数据：

contract_id = df[df['D'] == '2023/05/15']['B'].values[0]

其中，`df[df['D'] == '2023/05/15']` 表示筛选出流水确认日为2023年5月15日的所有行，`['B']` 表示取出该行的合同编号列，最后使用 `values[0]` 取出该列的第一个值，即为您需要的合同编号。

希望以上代码对您有所帮助。

python实现在"\\168.63.22.177\台账\境内互换\境内收益互换-230522-逐笔盯保"中的"持仓明细"sheet的B列合同编号中搜索['HTSC-0158-PAZQ-0017-ITRS-221129-1', 'HTSC-0161-PAZQ-0018-ITRS-221206-1', 'HTSC-0178-GDZQ-0010-ITRS-221213-2', 'HTSC-0045-GDZQ-0005-ITRS-230215-1']这四笔合约,找到对应行,输出对应行的S列合约乘数

以下是用Python实现搜索并输出结果的代码：

import pandas as pd

# 读入Excel文件，注意设置读取的sheet名
df = pd.read_excel(
    "\\\\168.63.22.177\\台账\\境内互换\\境内收益互换-230522-逐笔盯保.xlsx",
    sheet_name="持仓明细"
)

# 搜索B列中指定的合同编号
target_contracts = [
    'HTSC-0158-PAZQ-0017-ITRS-221129-1',
    'HTSC-0161-PAZQ-0018-ITRS-221206-1',
    'HTSC-0178-GDZQ-0010-ITRS-221213-2',
    'HTSC-0045-GDZQ-0005-ITRS-230215-1'
]
mask = df["合同编号"].isin(target_contracts)

# 输出对应行的S列合约乘数
print(df.loc[mask, "S列合约乘数"])

注意，上述代码中的 "\\" 起到了转义的作用，将 "\\\\168.63.22.177" 转义为 "\\\\"。如果直接将IP地址写在字符串中，会因为 "\t" 被当作TAB字符，无法正确解析。