在excel中使用pandas，以“费用类别表”为基准，剔除“费用资金”中为“否”的项目

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的“费用类别表”工作表
df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='费用类别表')

# 根据“费用资金”列中的值筛选出需要保留的行
df = df[df['费用资金'] != '否']

# 输出筛选后的结果
print(df)

其中，`read_excel()`函数用于读取Excel文件中的工作表数据，`sheet_name`参数指定读取的工作表名称。筛选数据时，使用了`df['费用资金'] != '否'`的条件，表示只要“费用资金”列中的值不等于“否”就保留该行数据。最后，使用`print()`函数输出筛选后的结果。

相关问题

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

在excel使用pandas,在A表中新增“费用类别”与“是否需要剔除”两列；以“费用科目”为基准，基于表B使用VLOOKUP；

好的，我理解了你的问题。你想在 Excel 中使用 Pandas，将表 B 中的数据与表 A 进行匹配，并在表 A 中新增两列：“费用类别”和“是否需要剔除”。具体步骤如下：

1. 读取表 A 和表 B 的数据，使用 Pandas 的 read_excel 函数。

import pandas as pd

# 读取表 A 和表 B 的数据
df_a = pd.read_excel('path/to/table_A.xlsx')
df_b = pd.read_excel('path/to/table_B.xlsx')

2. 在表 A 中新增“费用类别”和“是否需要剔除”两列，使用 Pandas 的 assign 函数。

# 在表 A 中新增两列
df_a = df_a.assign(费用类别='', 是否需要剔除='')

3. 使用 Pandas 的 merge 函数，将表 A 和表 B 中的数据基于“费用科目”列进行匹配，并将结果保存到表 A 中。

# 将表 B 中的数据基于“费用科目”列与表 A 进行匹配
df_a = df_a.merge(df_b[['费用科目', '费用类别', '是否需要剔除']], on='费用科目', how='left')

# 将匹配结果保存到表 A 中
df_a.to_excel('path/to/new_table_A.xlsx', index=False)

这样，你就可以在 Excel 中打开新生成的表 A，并查看新增的“费用类别”和“是否需要剔除”两列了。希望这个回答能够解决你的问题！