依次读取“费用类别”列中为空的行，读取该行“科目名称”，在该列费用类别中输出1

好的，我明白了。您的问题是如何依次读取“费用类别”列中为空的行，读取该行“科目名称”，在该列费用类别中输出1，对吗？

那么，您可以按照以下步骤来实现：

1. 首先，您需要读取表格中的每一行数据，可以使用 Pandas 库中的 read_excel() 函数来读取 Excel 表格中的数据；

2. 然后，您需要遍历每一行数据，判断该行的“费用类别”列是否为空，如果为空，则读取该行“科目名称”列，并在该行费用类别列中输出1；

3. 最后，您需要保存修改后的表格数据，可以使用 Pandas 库中的 to_excel() 函数将修改后的数据写入到 Excel 表格中。

下面是一个示例代码，供您参考：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格数据
df = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')

# 遍历每一行数据
for index, row in df.iterrows():
    if pd.isnull(row['费用类别']):
        # 如果“费用类别”列为空，则读取“科目名称”列，并在该行费用类别列中输出 1
        df.loc[index, '费用类别'] = 1

# 保存修改后的表格数据
df.to_excel('your_output_file_path.xlsx', index=False)

需要注意的是，上述代码中的示例文件路径仅供参考，您需要将代码中的文件路径修改为实际的文件路径。

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在excel中使用pandas,依次读取“费用类别”列中为空的行，读取该行“科目名称”，在该列费用类别中输出1

好的，我知道了。为了回答这个问题，我们需要使用Python中的pandas库。首先，我们需要读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象。然后，我们可以使用pandas中的条件语句来选择“费用类别”列中为空的行，并读取该行的“科目名称”。最后，我们可以在该行的“费用类别”列中输出1。以下是实现这个功能的代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("your_file.xlsx")

# 选择“费用类别”列中为空的行
null_rows = df[df["费用类别"].isnull()]

# 读取该行的“科目名称”，并在“费用类别”列中输出1
for index, row in null_rows.iterrows():
    df.at[index, "费用类别"] = 1

# 保存修改后的文件
df.to_excel("your_modified_file.xlsx", index=False)

请注意，上面的代码示例中，“your_file.xlsx”和“your_modified_file.xlsx”分别是你的Excel文件和修改后的Excel文件的文件名。你需要将它们替换为你自己的文件名。

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。