有123家企业，进项发票数有21万条数据，将上游企业数去重计算数量，用python

要计算上游企业数量，首先需要将进项发票数据中的上游企业进行去重。可以使用Python的pandas库来处理数据，并使用unique函数来获取去重后的上游企业列表，再计算列表的长度即可。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 去重并计算上游企业数量
upstream_companies = df['上游企业'].unique()
upstream_count = len(upstream_companies)

# 输出结果
print(upstream_count)

在上面的代码中，需要将Excel文件的路径替换为实际的文件路径。假设Excel表格中的上游企业列为"上游企业"。运行代码后，将会输出去重后的上游企业数量。

注意：以上代码假设所有数据已经被读取到一个DataFrame对象df中。如果数据量较大，建议使用更高效的库如openpyxl或xlrd来处理Excel文件，并且可以逐块读取数据进行处理，以避免内存溢出的问题。

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有123家企业，21万条进项发票信息，根据企业代号，去重计算每个企业的上游企业数量，用python

要计算每个企业的上游企业数量，你可以使用Python中的pandas库进行分组和计数操作。以下是一个示例代码，演示如何根据企业代号去重计算每个企业的上游企业数量：

import pandas as pd

# 读取CSV文件并创建数据框
df = pd.read_csv('invoices.csv')

# 根据企业代号进行分组，并计算每个组内的独立上游企业数量
grouped = df.groupby('company_code')['upstream_company'].nunique()

# 打印每个企业的上游企业数量
print(grouped)

这段代码假设你的发票信息存储在一个名为invoices.csv的CSV文件中，并包含两列：企业代号（company_code）和上游企业代号（upstream_company）。你可以根据实际情况修改文件路径和列名。

当你运行这段代码时，它将输出每个企业的上游企业数量。

有123家企业，21万条进项发票信息，根据企业代号，去重计算每个企业每个月的的上游企业数量，用python

可以使用Python中的pandas库来处理这个问题。首先，你需要将进项发票信息加载到一个DataFrame中，并进行去重操作。然后，根据企业代号和月份进行分组，并计算每个组中的唯一上游企业数量。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 加载进项发票信息
df = pd.read_csv('invoice_data.csv')

# 去重
df = df.drop_duplicates()

# 转换日期字段为月份
df['month'] = pd.to_datetime(df['invoice_date']).dt.to_period('M')

# 按企业代号和月份分组，并计算上游企业数量
result = df.groupby(['company_code', 'month'])['upstream_company'].nunique().reset_index()

print(result)

请将代码中的'invoice_data.csv'替换为你实际的进项发票信息文件路径。代码将输出每个企业每个月的上游企业数量的结果。

以上代码只提供了一个基本的示例，实际情况可能需要根据数据的具体格式和要求进行调整。希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。