使用Pandas查找给定Excel表格中的利润和损失

在企业中，每个人都希望知道他们营业额的利润和损失。 Excel是最常用的工具之一，用于记录此信息的表格。但是，如果想要找到这些信息，Excel可能会很棘手。尤其是对于大型表格，耗时且容易出错。Pandas是一个流行的Python数据分析工具，可以帮助我们在Excel文件中查找利润和损失。

准备工作

在使用Pandas解析Excel表格之前，我们需要确保已安装必要的Python库。 使用pip包管理器，可以在终端中运行以下命令进行安装：

pip install pandas openpyxl xlrd

这些库分别是Pandas本身，openpyxl和xlrd。openpyxl用于解析Excel 2010文件格式（.xlsx），而xlrd用于解析Excel早期版本（.xls）。

导入表格

假设我们有一张存储订单信息的表格。以下是它的样子：

我们可以通过使用Pandas的read_excel函数轻松将此表格导入Pandas。以下是示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('订单.xlsx')

此代码使用read_excel函数读取包含订单信息的Excel文件，并将数据存储在名为df的Pandas DataFrame对象中。在此示例中，Excel文件名为“订单.xlsx”，但是可以替换为你需要读取的文件名。

计算利润和损失

有了表格数据对象，现在就可以计算营业额的利润和损失。我们需要分两步完成此操作：

1. 计算每条订单的利润（或损失）。
2. 总结订单利润总额并确定利润或损失。

计算订单利润

为了计算每个订单的利润或损失，我们需要知道每个订单的成本。在本例中，我们将假定每个订单的成本为具有相同名称的另一个工作表中的数据。以下是此工作表的示例，以及如何将其导入Pandas DataFrame：

costs_df = pd.read_excel('成本.xlsx')

现在我们有所有成本数据，我们可以使用两个DataFrame对象中的基本字段（例如产品，单价，数量等）来计算利润。以下是示例代码：

# 计算每笔订单的利润或损失
df['利润'] = df['总价'] - df['数量'] * df['单价']
# 将每个订单的成本与利润合并到一个DataFrame中
merged_df = pd.merge(df, costs_df, on='产品')
merged_df['成本'] = merged_df['数量'] * merged_df['单位成本']
# 计算每个订单的利润（或损失）
merged_df['利润'] = merged_df['总价'] - merged_df['成本']

在此示例中，我们通过在两个DataFrame对象上使用merge方法将成本数据合并到订单数据中。然后，我们计算每个订单的成本并将其与总价进行比较以确定利润或损失。

计算利润总额和损失总额

使用Pandas，我们可以轻松计算营业额的利润总额和损失总额。使用sum方法，我们可以轻松实现此目标。以下是示例代码：

#计算利润总额和损失总额
profit = merged_df['利润'][merged_df['利润'] > 0].sum()
loss = merged_df['利润'][merged_df['利润'] < 0].sum() * -1

在此代码中，我们首先选择利润数据中大于零的行，然后使用sum方法计算这些行的总和。对于损失的计算，我们选择小于零的行，然后将其乘以-1以获得正数值。

完整代码示例

import pandas as pd

# 导入“订单”工作表数据
df = pd.read_excel('订单.xlsx')

# 导入“成本”工作表数据
costs_df = pd.read_excel('成本.xlsx')

# 计算每个订单的成本
merged_df = pd.merge(df, costs_df, on='产品')
merged_df['成本'] = merged_df['数量'] * merged_df['单位成本']

# 计算每个订单的利润或损失
merged_df['利润'] = merged_df['总价'] - merged_df['成本']

# 计算利润总额和损失总额
profit = merged_df['利润'][merged_df['利润'] > 0].sum()
loss = merged_df['利润'][merged_df['利润'] < 0].sum() * -1

print('利润总额为：{}'.format(profit))
print('损失总额为：{}'.format(loss))

结论

使用Pandas可以轻松查找给定Excel表格中的利润和损失。通过准确地计算每个订单的成本和利润，我们可以轻松地确定营业额的利润或损失总额。Pandas是一种非常强大的Python数据分析工具，可以帮助我们在任何大小的数据集中管理和分析数据。