Pandas 在给定的Excel表格中找出利润和损失

Pandas是Python中流行的数据操作和分析库，被数据科学家和分析师广泛使用。它提供了多个处理Excel表格数据的函数。在分析财务数据时，找出给定Excel表格中的利润和损失是最常见的任务之一。

设置

为了在Python中处理Excel文件，你需要安装openpyxl依赖项。打开终端并输入以下命令进行安装 –

pip install openpyxl

安装成功后，您可以继续尝试使用Excel文件和电子表格进行实验。

步骤

要将Excel文件中的数据读入Pandas DataFrame，请使用内置于Pandas中的 read_excel() 方法。为了计算利润和损失，我们必须从总收入中扣除整个成本。以下阶段可用于总结利用Pandas计算利润和损失的算法−

使用 read_excel() 方法将Excel表格读入Pandas DataFrame。
应更新DataFrame，添加新的列用于利润和损失。
从总收入中减去总成本，以确定每行的利润和损失。
在DataFrame中累加利润和损失列，以确定总体利润和损失。

示例1

以下代码读取名为 ‘sales.xlsx’ 的Excel表，并创建一个DataFrame。然后增加了一个用于利润和损失的新列，并计算了每行的利润和损失。

import pandas as pd

# read excel sheet into pandas dataframe
df = pd.read_excel('sales.xlsx')

# calculate total cost
df['Total Cost'] = df['Units Purchased'] * df['Unit Cost']

# calculate total revenue
df['Total Revenue'] = df['Units Sold'] * df['Unit Price']

# calculate profit/loss
df['Profit/Loss'] = df['Total Revenue'] - df['Total Cost']

# print the resulting dataframe
print(df)

# save the resulting dataframe to a new excel sheet 
df.to_excel('sales_results.xlsx', index=False)

输出

Units Purchased Unit Cost   Units Sold  Unit Price  Item Name   Total Cost  Total Revenue   Profit/Loss
    50               5.00          40             9.00     Apples       250.00      360.0        110.00
    100              3.50          80         7.00    Oranges       350.00      560.0        210.00
    25              12.00          20        15.00     Pineapples       300.00      300.0          0.00
    75               1.75          60         3.50    Bananas       131.25      210.0         78.75
    200              0.50         180         1.25    Carrots       100.00      225.0        125.00
    450              2.00         120         4.50   Potatoes       900.00      540.0       -360.00
    40               8.00          30        12.00   Avocados       320.00      360.0         40.00
    80               1.50          70         3.00   Tomatoes       120.00      210.0         90.00
    300             20.00          25        25.00    Mangoes      6000.00      625.0      -5375.00
    60               4.00          45         8.00     Grapes       240.00      360.0        120.00

在这个示例中，我们首先导入Pandas库，然后使用 read_excel ()函数读取Excel表格。然后我们在数据框中创建新列来计算每个产品的总成本、总收入和利润/损失。最后，我们打印包含计算值的新列的结果数据框，并将其保存到新的Excel表格中以供进一步处理。

示例2：使用过滤器计算利润和损失

import pandas as pd

# read excel sheet into pandas dataframe
df = pd.read_excel('sales_results.xlsx')

# filter the dataframe to include only the products with profit
df_profit = df[df['Total Revenue'] > df['Total Cost']]

# calculate the total profit
total_profit = df_profit['Total Revenue'].sum() - df_profit['Total Cost'].sum()

# filter the dataframe to include only the products with loss
df_loss = df[df['Total Revenue'] < df['Total Cost']]

# calculate the total loss
total_loss = df_loss['Total Cost'].sum() - df_loss['Total Revenue'].sum()

# print the total profit and loss
print(f"Total Profit: {total_profit}")
print(f"Total Loss: {total_loss}")