在excel中使用pandas，合并类别中带有“工资”类别，并且对金额求和，输出到新表

好的，我来回答你的问题。

首先，我需要确认一下你使用的是 Excel 还是 Python 中的 Pandas 库来进行数据处理。如果你使用的是 Excel，那么我可以为你提供以下步骤：

1. 打开 Excel 文件并选择待操作的工作表。
2. 在数据区域中选中需要合并的类别，然后点击“筛选”按钮。
3. 在筛选面板中输入“工资”关键字并点击“确定”按钮，筛选出所有带有“工资”类别的数据。
4. 在筛选结果区域下方添加一行，并使用“SUM”函数对金额列进行求和。
5. 将筛选结果复制到新表中。

如果你使用的是 Python 中的 Pandas 库，那么你可以按照以下代码来实现：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 筛选出所有带有“工资”类别的数据
mask = df['类别'].str.contains('工资')
df = df[mask]

# 对金额列进行求和
sum_amount = df['金额'].sum()

# 将结果输出到新表
new_df = pd.DataFrame({'类别': ['工资'], '金额': [sum_amount]})
new_df.to_excel('output.xlsx', index=False)

以上是我根据你的问题提供的解答，希望能够帮助到你。如果你还有其他问题，欢迎随时向我提问。

相关问题

在excel中使用pandas，合并类别中带有“工资”类别，并且对类别金额求和，输出到新表

好的，可以使用pandas库的groupby()和sum()方法来实现。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_excel('原始数据.xlsx')

# 将类别中带有“工资”关键字的行筛选出来，并对金额进行求和
df_salary = df[df['类别'].str.contains('工资')].groupby('类别')['金额'].sum().reset_index()

# 输出结果到新表
df_salary.to_excel('工资类别金额合计.xlsx', index=False)

其中，`原始数据.xlsx`为原始数据文件名，`类别`和`金额`为原始数据中的列名，`工资`为关键字。输出结果保存在`工资类别金额合计.xlsx`文件中。

在excel中使用pandas，合并类别中带有“工资”类别，并且对类别金额求和，输出工资和金额到新列表

好的，可以使用 Pandas 中的 groupby 和 sum 方法来实现这个需求。具体的步骤如下：

1. 首先，将 Excel 中的数据读入 Pandas 的 DataFrame 中，可以使用 read_excel 方法。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('excel文件路径')

2. 然后，使用 str.contains 方法选出类别中包含“工资”的行，并且只选出类别和金额这两列。

salary_df = df[df['类别'].str.contains('工资')][['类别', '金额']]

3. 接下来，使用 groupby 方法按照类别进行分组，并且对每组的金额求和。

salary_total = salary_df.groupby('类别')['金额'].sum().reset_index()

4. 最后，将结果输出到一个新的 Excel 文件中，可以使用 to_excel 方法。

salary_total.to_excel('输出文件路径', index=False)

完整的代码如下：

import pandas as pd

# 读入 Excel 文件
df = pd.read_excel('excel文件路径')

# 选出类别中包含“工资”的行，并且只选出类别和金额这两列
salary_df = df[df['类别'].str.contains('工资')][['类别', '金额']]

# 按照类别进行分组，并且对每组的金额求和
salary_total = salary_df.groupby('类别')['金额'].sum().reset_index()

# 将结果输出到一个新的 Excel 文件中
salary_total.to_excel('输出文件路径', index=False)