使用pandas,读取表b,读取表a,在表A中剔除表B的“剔除科目”为“a”的项目,然后将剩余类别的金额求和
时间: 2024-03-05 22:48:58 浏览: 25
假设表A的文件名为A.csv,表B的文件名为B.csv,其中A.csv包含列“剔除科目”、“是否”和“金额”,B.csv包含列“剔除科目”,您可以使用以下代码来读取并处理这两个文件:
``` python
import pandas as pd
# 读取表A和表B
df_A = pd.read_csv('A.csv')
df_B = pd.read_csv('B.csv')
# 剔除表B中“剔除科目”为“a”的项目
df_B = df_B[df_B['剔除科目'] != 'a']
# 在表A中剔除表B的“剔除科目”为“a”的项目
df_A = df_A[~df_A['剔除科目'].isin(df_B['剔除科目'])]
# 将剩余类别的金额求和
total_amount = df_A['金额'].sum()
```
首先,我们使用read_csv()方法读取A.csv和B.csv文件,将它们存储在df_A和df_B中。然后,我们从df_B中剔除“剔除科目”为“a”的项目。接下来,我们使用isin()方法将df_B中的“剔除科目”与df_A中的“剔除科目”匹配,并在df_A中剔除与df_B中匹配的“剔除科目”为“a”的项目。最后,我们将剩余类别的金额求和。
相关问题
在excel使用pandas,在表A中“费用名称”中剔除表B中的“剔除科目”
可以使用 Pandas 的 apply() 方法结合 lambda 函数,将表B中的“剔除科目”逐个从表A中的“费用名称”中剔除。下面是示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 读取表A和表B
df_A = pd.read_excel('表A.xlsx')
df_B = pd.read_excel('表B.xlsx')
# 定义剔除函数
def remove_items(row):
for item in df_B['剔除科目']:
row['费用名称'] = row['费用名称'].replace(item, '')
return row
# 对表A中的每一行应用剔除函数
df_A = df_A.apply(lambda row: remove_items(row), axis=1)
print(df_A)
```
其中,'表A.xlsx'和'表B.xlsx'分别是表A和表B的文件路径,需要根据实际情况进行修改。在此示例中,定义了一个剔除函数 remove_items(),该函数将表B中的“剔除科目”逐个从输入的行中的“费用名称”中剔除。然后使用 apply() 方法对表A中的每一行应用剔除函数,最后输出处理后的表A。
在excel使用pandas,根据表B中的“剔除科目”剔除表A中“费用名称”中相同类别
可以使用pandas的merge函数实现这一需求。首先,读取表A和表B的数据,并以“剔除科目”作为关键字,将两张表合并为一张新表。然后,使用新表中的“费用名称”列中的值筛选出需要保留的行,并将其保存为新的数据框。最后,将新的数据框保存为excel文件即可。
以下是示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 读取表A和表B的数据
df_a = pd.read_excel('A.xlsx')
df_b = pd.read_excel('B.xlsx')
# 将两张表合并为一张新表
new_df = pd.merge(df_a, df_b, on='剔除科目')
# 筛选出需要保留的行
filtered_df = new_df[~new_df['费用名称'].str.contains(new_df['类别'])]
# 将筛选后的结果保存为excel文件
filtered_df.to_excel('new_A.xlsx', index=False)
```
需要注意的是,这里假设表B中的“剔除科目”和表A中的“剔除科目”完全相同,如果存在不同的情况,需要进行相应的调整。
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