在excel使用pandas,根据表B中的“剔除科目”剔除表A中“费用名称”中名称相同的

可以使用pandas的merge函数和drop_duplicates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”列中的值进行去重，去除相同的行，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：

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')

# 去除相同的行
filtered_df = new_df.drop_duplicates(subset=['费用名称'])

# 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。另外，如果需要保留重复的行，可以使用drop_duplicates函数的keep参数进行设置。

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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：

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。

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：

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。