通过pandas的条件筛选增加一个“处理情况”筛选

好的，可以按照以下方式增加“处理情况”筛选条件：

1. 首先，在读入数据时需要将“处理情况”这一列的数据类型设置为字符串，代码如下：

   data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\智能POS明细.xlsx', dtype={'商户编号': str, '终端编号': str, '处理情况': str})

2. 接着，可以使用 Pandas 的条件筛选功能，选择“处理情况”为某一特定值的数据，代码如下：

   new_df = data[(data["省份"] == department) & (data["处理情况"] == "已处理")]

上面这行代码中的“已处理”可以替换成您所需要的具体值。

3. 最后，将筛选后的数据保存到新的 Excel 文件中，代码如下：

   new_df.to_excel(str(department) + "_已处理智能POS使用明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False)

上面这行代码中的“_已处理”可以根据您的需求进行修改。

相关问题

用pandas的条件筛选增加“处理情况”筛选

好的，如果您需要在筛选数据的时候增加“处理情况”的筛选条件，可以按照以下方式进行修改：

1.在读取Excel文件时指定dtype参数时，也可以将"处理情况"这一列的数据类型设置为字符串类型，如下所示：

data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx', dtype={'商户编号': str, '终端编号': str, '处理情况': str})

2.在分类数据时，可以使用Pandas中的条件筛选功能，只保留满足条件的数据。例如，如果您需要筛选出"处理情况"为"未处理"的数据，可以按照以下方式进行修改：

new_df = data[(data["省份"] == department) & (data["处理情况"] == "未处理")]

其中，&表示逻辑与运算符，表示两个条件都需要满足。如果您需要同时筛选多个条件，可以用&将它们连接起来。例如，如果您需要同时筛选"省份"为"北京"且"处理情况"为"未处理"的数据，可以按照以下方式进行修改：

new_df = data[(data["省份"] == "北京") & (data["处理情况"] == "未处理")]

以上代码会返回一个新的DataFrame对象new_df，其中包含了所有满足条件的行数据。

用pandas条件筛选增加筛选条件已处理，输出文件名增加实时日期

好的，您可以尝试如下修改代码：

import pandas as pd 
import datetime

now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')  # 获取当前日期，格式为年月日

data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx', dtype={'商户编号': str, '终端编号': str, '处理情况': str})

# 使用Pandas的条件筛选功能，筛选出处理情况为“未处理”的行数据
data = data[data["处理情况"] == "未处理"]

department_list = []

for department in data["省份"].unique():
    # 筛选出省份为department的行数据，存储到一个新的DataFrame对象new_df中
    new_df = data[data["省份"] == department]

    # 将new_df写入到一个以“省份+日期+未处理明细.xlsx”命名的Excel文件中
    filename = "{}-{}-{} 未处理明细.xlsx".format(department, now[:4], now[4:])
    new_df.to_excel(filename, sheet_name=department, index=False)

    # 将省份名称添加到department_list列表中
    department_list.append(department)

这段代码的主要修改如下：

1. 使用Pandas的条件筛选功能，筛选出处理情况为“未处理”的行数据，存储回data中。

2. 使用data["省份"].unique()获取不重复的“省份”值，遍历所有“省份”值。

3. 使用Pandas的条件筛选功能，筛选出省份为department的行数据，存储到一个新的DataFrame对象new_df中。

4. 使用字符串格式化，生成一个以“省份+日期+未处理明细.xlsx”命名的Excel文件名。

5. 将new_df写入到新生成的Excel文件中，文件名为生成的文件名。

6. 将省份名称添加到department_list列表中。