1、环境设置 引入pandas库 读取excel文件，文件名应收账款业务案例一。 2、要求排除掉客户余额为0，且2020年未与发生业务往来的客户 3、保留余额本币大于0的客户 4、根据非0客户列表，筛选应收账款数据。 5、再筛选2020年有业务往来的客户数据。 6、将两次筛选的结果并起来。 7、用groupby函数按客户名称统计应收账款。 8、数据表导出

感谢您的提问，以下是对您问题的回答：

这是一个数据处理的问题，需要使用Python语言进行操作。首先，您需要安装pandas库，并将要处理的excel文件放在当前工作目录下。然后，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 引入pandas库并读取excel文件

import pandas as pd

df = pd.read_excel('应收账款业务案例一.xlsx')

2. 排除客户余额为0且2020年未与发生业务往来的客户

# 获取2020年有业务往来的客户列表
customer_list = df[df['日期'].dt.year == 2020]['客户名称'].unique()

# 获取客户余额不为0的列表
balance_nonzero = df[df['客户余额'] != 0]['客户名称'].unique()

# 获取需要保留的客户列表
customer_keep = list(set(balance_nonzero) & set(customer_list))

# 筛选数据
df = df[df['客户名称'].isin(customer_keep)]

3. 保留余额本币大于0的客户

df = df[df['余额本币'] > 0]

4. 筛选应收账款数据

df = df[df['业务类型'] == '应收账款']

5. 筛选2020年有业务往来的客户数据

df = df[df['客户名称'].isin(customer_list)]

6. 将两次筛选的结果合并

df = df[df['客户名称'].isin(customer_keep) & df['日期'].dt.year == 2020 & df['业务类型'] == '应收账款']

7. 按客户名称统计应收账款

result = df.groupby('客户名称')['余额本币'].sum()

8. 将结果导出到excel文件中

result.to_excel('result.xlsx')

以上就是对您问题的回答，希望能够帮助到您。