一个Excel表中同一个房屋坐落对应两个不同的房屋账号，用pandas对两个不同的账号匹配流水表

好的，你的问题是如何用 pandas 对两个不同的账号匹配流水表。

首先，我们可以将 Excel 表中的数据读入 pandas 的 DataFrame 中。然后，我们可以使用 DataFrame 的 merge() 函数将两个账号的流水表合并为一个表，并且使用 groupby() 函数按照房屋坐落和账号进行分组，再使用 sum() 函数对每个组进行求和，得到每个账号在每个房屋坐落的总流水。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读入 Excel 表中的数据到 DataFrame
df_account1 = pd.read_excel('account1.xlsx')
df_account2 = pd.read_excel('account2.xlsx')
df_flow = pd.read_excel('flow.xlsx')

# 将两个账号的流水表合并为一个表
df_merged = pd.merge(df_account1, df_account2, on='房屋坐落')

# 按照房屋坐落和账号进行分组，对每个组进行求和
df_total_flow = df_flow.groupby(['房屋坐落', '账号']).sum()

# 输出每个账号在每个房屋坐落的总流水
print(df_total_flow)

注意，这里的代码仅仅是一个示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改。同时，为了保护您的隐私，示例代码中的文件名和文件路径均为假设值，实际应用中需要根据实际情况进行修改。

相关问题

一个Excel表中同一个房屋坐落对应两个不同的房屋账号，用pandas对两个不同的账号分别匹配流水表，并做对比

好的，你的问题是如何用 pandas 对两个不同的账号分别匹配流水表，并做对比。

首先，我们可以将 Excel 表中的数据读入 pandas 的 DataFrame 中。然后，我们可以使用 DataFrame 的 merge() 函数将两个账号的流水表合并为一个表，并且使用 groupby() 函数按照房屋坐落进行分组，再使用 sum() 函数对每个组进行求和，得到每个房屋坐落的总流水。

接下来，我们可以将两个账号的总流水进行对比，以判断它们是否一致。如果不一致，我们可以输出不一致的信息，以便于进一步调查。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读入 Excel 表中的数据到 DataFrame
df_account1 = pd.read_excel('account1.xlsx')
df_account2 = pd.read_excel('account2.xlsx')
df_flow = pd.read_excel('flow.xlsx')

# 将两个账号的流水表合并为一个表
df_merged = pd.merge(df_account1, df_account2, on='房屋坐落')

# 按照房屋坐落进行分组，对每个组进行求和
df_total_flow = df_flow.groupby('房屋坐落').sum()

# 比较两个账号的总流水是否一致
if df_merged['总流水_x'].equals(df_merged['总流水_y']):
    print('两个账号的总流水一致')
else:
    print('两个账号的总流水不一致')
    # 输出不一致的信息
    for index, row in df_merged.iterrows():
        if row['总流水_x'] != row['总流水_y']:
            print('房屋坐落：{}，账号1总流水：{}，账号2总流水：{}'.format(index, row['总流水_x'], row['总流水_y']))

注意，这里的代码仅仅是一个示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改。同时，为了保护您的隐私，示例代码中的文件名和文件路径均为假设值，实际应用中需要根据实际情况进行修改。

用pandas在Excel表中同一个房屋坐落对应两个不同的房屋账号，用两个账号匹配流水词条

可以使用pandas的merge方法来实现在Excel表中同一个房屋坐落对应两个不同的房屋账号，用两个账号匹配流水词条。具体步骤如下：

1. 使用pandas分别读取房屋账号表格和流水表格，假设房屋账号表格的文件名为accounts.xlsx，包含三列：房屋地址、第一个账号、第二个账号；流水表格的文件名为transactions.xlsx，包含四列：房屋地址、账号、流水词条、流水金额。代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取房屋账号表格
accounts = pd.read_excel('accounts.xlsx')
# 读取流水表格
transactions = pd.read_excel('transactions.xlsx')

2. 使用pandas的merge方法，将房屋账号表格和流水表格进行合并。由于同一个房屋坐落对应两个不同的房屋账号，需要进行两次合并，分别以第一个账号和第二个账号作为键。代码示例如下：

# 以第一个账号作为键合并
merged1 = pd.merge(transactions, accounts[['房屋地址', '第一个账号']], on='房屋地址', how='left')
merged1 = pd.merge(merged1, transactions[['房屋地址', '流水词条']], left_on=['房屋地址', '第一个账号'], right_on=['房屋地址', '账号'], how='left')
merged1 = merged1[['房屋地址', '第一个账号', '流水词条']]
merged1.columns = ['房屋地址', '账号', '流水词条']

# 以第二个账号作为键合并
merged2 = pd.merge(transactions, accounts[['房屋地址', '第二个账号']], on='房屋地址', how='left')
merged2 = pd.merge(merged2, transactions[['房屋地址', '流水词条']], left_on=['房屋地址', '第二个账号'], right_on=['房屋地址', '账号'], how='left')
merged2 = merged2[['房屋地址', '第二个账号', '流水词条']]
merged2.columns = ['房屋地址', '账号', '流水词条']

# 合并两次合并的结果
merged = pd.concat([merged1, merged2])

在上述代码中，我们首先以第一个账号作为键合并，将流水表格和房屋账号表格进行合并，并仅保留房屋地址、第一个账号和流水词条三列。然后以第二个账号作为键进行合并，同样仅保留房屋地址、第二个账号和流水词条三列。最后，将两次合并的结果进行合并，得到最终的合并结果。

3. 对合并结果进行筛选，按照房屋地址和账号进行筛选，即可得到对应的流水词条。代码示例如下：

# 筛选结果
result = merged[(merged['房屋地址'] == 'xxx') & ((merged['账号'] == 'xxx') | (merged['账号'] == 'xxx'))]['流水词条']

在上述代码中，我们使用了布尔索引，按照房屋地址和账号进行筛选，得到对应的流水词条。需要将代码中的'xxx'替换为具体的房屋地址和账号。