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
时间: 2024-03-05 07:48:21 浏览: 25
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。
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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:
``` python
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。
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。
```python
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。
```python
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。
```python
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。
```python
salary_total.to_excel('输出文件路径', index=False)
```
完整的代码如下:
```python
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)
```