请使用python代码编辑器读取“固定资产折旧表.XLSX”，结合背景资料完成固定资产折旧表的相关数据，可通过修改代码编辑器中预置的相关代码或自行编写代码完成工作任务。（输出结果无默认索引）# 导入pandas数据库，# 读取'固定资产折旧表.xlsx'，并将第一列设置为索引，# 创建并输入'月折旧率'，# 创建并计算'本月应提折旧额（元）'，# 将表格进行输出打印

以下是一个示例代码，可供参考：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('固定资产折旧表.xlsx', index_col=0)

# 创建并输入'月折旧率'
df['月折旧率'] = df['年折旧率'] / 12

# 创建并计算'本月应提折旧额（元）'
df['本月应提折旧额（元）'] = df['资产原值'] * df['月折旧率']

# 输出结果
print(df.to_string(index=False))

在上面的代码中，`read_excel` 函数的 `index_col` 参数指定将第一列作为索引列。接下来，创建了一个新的列 `'月折旧率'`，并计算了每个资产的月折旧率，然后根据资产原值和月折旧率计算了本月应提折旧额。最后，使用 `to_string` 函数将表格输出并打印出来，其中 `index=False` 参数表示不显示默认索引。

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体的数据结构和计算要求进行修改。

相关问题

请使用python代码编辑器读取“固定资产折旧表XLSX

要读取 Excel 文件，可以使用 Pandas 库中的 `read_excel` 函数。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('path/to/your/file.xlsx')

# 显示前 5 行数据
print(df.head())

在上面的代码中，`read_excel` 函数的参数是 Excel 文件的路径和文件名。如果文件和代码在同一个目录下，则可以只提供文件名，否则需要提供完整的路径。

读取 Excel 文件后，可以使用 Pandas 提供的数据操作函数对数据进行处理和分析。例如，`head` 函数可以显示 DataFrame 的前几行数据，方便我们查看数据结构和内容。

import pandas as pd 读取'固定资产折旧表.xlsx'，并将第一列设置为索引 df1 = pd.read_excel('固定资产折旧表.xlsx', skiprows=[0,1], index_col=[0]) 创建并输入'月折旧率' df1['月折旧率'] = 创建并计算'本月应提折旧额（元）' df1['本月应提折旧额（元）'] = df1['固定资产原值（元）'] * df1 将表格进行输出打印 print(df1.to_string(index=False))

好的，你的问题是如何使用 pandas 读取 Excel 文件并对表格进行计算和输出打印。

以下是代码实现：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df1 = pd.read_excel('固定资产折旧表.xlsx', skiprows=[0, 1], index_col=[0])

# 创建并输入'月折旧率'
df1['月折旧率'] = df1['固定资产年限（年）'].apply(lambda x: 1 / (x * 12))

# 创建并计算'本月应提折旧额（元）'
df1['本月应提折旧额（元）'] = df1['固定资产原值（元）'] * df1['月折旧率']

# 输出打印表格
print(df1.to_string(index=False))

其中，`skiprows=[0, 1]` 参数表示跳过 Excel 文件中的前两行，`index_col=[0]` 参数表示将第一列设置为索引。`df1['固定资产年限（年）'].apply(lambda x: 1 / (x * 12))` 表示对固定资产年限进行转换，计算出月折旧率。最后使用 `print(df1.to_string(index=False))` 将表格进行输出打印。