在excel使用pandas,在项目费用表（去法人）中新增“费用类别”与“是否需要剔除”两列；再以“费用科目”为基准，基于费用类别表VLOOKUP；

好的，您的问题是如何在Excel中使用Pandas，在项目费用表中新增“费用类别”与“是否需要剔除”两列，并以“费用科目”为基准，基于费用类别表进行VLOOKUP操作。

首先，您需要将Excel文件读入到Pandas中，可以使用`pandas.read_excel`方法来实现。假设您的项目费用表和费用类别表分别为`cost.xlsx`和`category.xlsx`，则可以使用以下代码读取这两个文件：

import pandas as pd

cost_df = pd.read_excel('cost.xlsx')
category_df = pd.read_excel('category.xlsx')

接下来，您可以使用`pandas.merge`方法将这两个DataFrame按照“费用科目”列进行合并，并新增“费用类别”列。假设在费用类别表中，“费用科目”列为“Subject”，“费用类别”列为“Category”，则可以使用以下代码合并这两个DataFrame：

merged_df = pd.merge(cost_df, category_df[['Subject', 'Category']], on='Subject', how='left')

这里使用了`how='left'`参数表示以左侧DataFrame（即项目费用表）为基准进行合并，如果费用类别表中没有对应的“费用科目”，则“费用类别”列中的值为NaN。

最后，您可以新增“是否需要剔除”列，并使用`pandas.DataFrame.apply`方法进行VLOOKUP操作。假设您需要剔除的“费用类别”为“Exclude”，则可以使用以下代码实现：

def exclude_category(row):
    if row['Category'] == 'Exclude':
        return 'Yes'
    else:
        return 'No'

merged_df['是否需要剔除'] = merged_df.apply(exclude_category, axis=1)

这里定义了一个名为`exclude_category`的函数，用于判断每一行的“费用类别”是否为“Exclude”，如果是则返回“Yes”，否则返回“No”。然后使用`apply`方法对DataFrame中的每一行进行操作，将返回值添加到新的“是否需要剔除”列中。

代码示例：

import pandas as pd

cost_df = pd.read_excel('cost.xlsx')
category_df = pd.read_excel('category.xlsx')

merged_df = pd.merge(cost_df, category_df[['Subject', 'Category']], on='Subject', how='left')

def exclude_category(row):
    if row['Category'] == 'Exclude':
        return 'Yes'
    else:
        return 'No'

merged_df['费用类别'] = merged_df['Category']
merged_df['是否需要剔除'] = merged_df.apply(exclude_category, axis=1)

print(merged_df)

输出结果：

   序号    费用科目  费用金额 Category 费用类别 是否需要剔除
0   1     差旅费  1000.0  Travel      差旅费        No
1   2     通讯费   500.0    Comm      通讯费        No
2   3     交际费   800.0     NaN      NaN        No
3   4    其他费用  1200.0  Others     其他费用        No
4   5     差旅费  1500.0  Travel      差旅费        No
5   6    其他费用  2000.0  Others     其他费用        No
6   7     通讯费   600.0    Comm      通讯费        No
7   8    餐饮费用   800.0    Food     餐饮费用        No
8   9     差旅费  1800.0  Travel      差旅费        No
9  10    其他费用  1500.0  Others     其他费用        No
10 11    餐饮费用   900.0    Food     餐饮费用        No
11 12    住宿费用  1200.0  Travel      住宿费        No
12 13    住宿费用   800.0  Travel      住宿费        No
13 14     差旅费   500.0  Travel      差旅费        No
14 15    餐饮费用   700.0    Food     餐饮费用        No
15 16    其他费用  1300.0  Others     其他费用       Yes