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case.py

@@ -0,0 +1,70 @@
+import pandas as pd
+
+# 读取Excel文件
+file_path = "/home/baol/tools/数据草稿-案款.xls"  # 替换为你的Excel文件路径
+
+# 读取“账户收”工作表，只保留指定列
+sheet_account_receipt = pd.read_excel(file_path, sheet_name="账户收")
+sheet_account_receipt = sheet_account_receipt[
+    ["归属本案金额", "到账金额", "到账日期", "缴款人", "案号"]
+]
+
+# 读取“收入”工作表，表头从第二行开始，只保留指定列
+sheet_income = pd.read_excel(file_path, sheet_name="收入", header=1)
+sheet_income = sheet_income[["对方户名", "交易时间", "金额"]]
+
+# 统一日期格式
+sheet_account_receipt["到账日期"] = pd.to_datetime(
+    sheet_account_receipt["到账日期"]
+).dt.strftime("%Y-%m-%d")
+sheet_income["交易时间"] = pd.to_datetime(sheet_income["交易时间"]).dt.strftime(
+    "%Y-%m-%d"
+)
+
+# 重命名列以便于合并
+sheet_account_receipt.rename(
+    columns={"到账金额": "金额", "到账日期": "交易时间"}, inplace=True
+)
+
+# 合并两个数据框
+merged_df = pd.merge(
+    sheet_account_receipt, sheet_income, on=["金额", "交易时间"], how="inner"
+)
+
+# 排除在某一天同时有多笔金额相同的记录
+filtered_df = merged_df.groupby(["金额", "交易时间"]).filter(lambda x: len(x) == 1)
+
+# 检索出在某一天同时有多笔金额相同的记录
+duplicate_records = merged_df.groupby(["金额", "交易时间"]).filter(lambda x: len(x) > 1)
+
+# 将结果保存为新的Excel文件
+output_file_path_filtered = "/home/baol/tools/matched_records.xlsx"  # 匹配结果
+output_file_path_duplicates = "/home/baol/tools/duplicate_records.xlsx"  # 重复记录
+
+filtered_df.to_excel(output_file_path_filtered, index=False, engine="openpyxl")
+duplicate_records.to_excel(output_file_path_duplicates, index=False, engine="openpyxl")
+
+print(f"匹配结果已保存到 {output_file_path_filtered}")
+print(f"重复记录已保存到 {output_file_path_duplicates}")
+
+
+# 合并两个数据框，并标记匹配情况
+out_merged_df = pd.merge(
+    sheet_account_receipt,
+    sheet_income,
+    on=['金额', '交易时间'],
+    how='outer',  # 使用外连接以保留未匹配的记录
+    indicator=True  # 标记匹配情况
+)
+
+# 筛选出未匹配的记录
+unmatched_records = out_merged_df[out_merged_df['_merge'] != 'both']
+
+# 删除用于标记匹配情况的列
+unmatched_records.drop(columns=['_merge'], inplace=True)
+
+# 将结果保存为新的Excel文件
+output_file_path_unmatched = '/home/baol/tools/unmatched_records.xlsx'  # 未匹配记录
+unmatched_records.to_excel(output_file_path_unmatched, index=False, engine='openpyxl')
+
+print(f"未匹配的所有记录已保存到 {output_file_path_unmatched}")

case1.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+import pandas as pd
+
+# 读取Excel文件
+file_path = "/home/baol/tools/数据草稿-案款.xls"  # 替换为你的Excel文件路径
+sheet_account_receipt = pd.read_excel(file_path, sheet_name="账户收")
+sheet_income = pd.read_excel(file_path, sheet_name="收入", header=1)
+
+#归属本案金额、到账金额、到账日期、缴款人、案号
+#对方户名、交易时间、金额
+
+# 统一日期格式
+sheet_account_receipt["到账日期"] = pd.to_datetime(
+    sheet_account_receipt["到账日期"]
+).dt.strftime("%Y-%m-%d")
+sheet_income["交易时间"] = pd.to_datetime(sheet_income["交易时间"]).dt.strftime(
+    "%Y-%m-%d"
+)
+
+# 重命名列以便于合并
+sheet_account_receipt.rename(
+    columns={"到账金额": "金额", "到账日期": "交易时间"}, inplace=True
+)
+
+# 合并两个数据框
+merged_df = pd.merge(
+    sheet_account_receipt, sheet_income, on=["金额", "交易时间"], how="inner"
+)
+
+# 排除在某一天同时有多笔金额相同的记录
+# 先按金额和交易时间分组，然后筛选出每个组中只有一条记录的情况
+# filtered_df = merged_df.groupby(["金额", "交易时间"]).filter(lambda x: len(x) == 1)
+
+# # 输出结果
+# print(filtered_df)
+
+# output_file_path = "/home/baol/tools/case1_records.xlsx"  # 替换为你希望保存的文件路径
+# filtered_df.to_excel(output_file_path, index=False)
+
+# print(f"匹配结果已保存到 {output_file_path}")
+
+
+# 检索出在某一天同时有多笔金额相同的记录
+duplicate_records = merged_df.groupby(['金额', '交易时间']).filter(lambda x: len(x) > 1)
+
+# 将结果保存为新的Excel文件
+output_file_path = '/home/baol/tools/case2_records.xlsx'  # 替换为你希望保存的文件路径
+duplicate_records.to_excel(output_file_path, index=False, engine='openpyxl')

case2_in.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+import pandas as pd
+
+# 读取Excel文件
+file_path = "/home/baol/tools/数据草稿-案款1.xls"  # 替换为你的Excel文件路径
+
+# 读取“账户收”工作表，只保留指定列
+sheet_account_receipt = pd.read_excel(file_path, sheet_name="一案一账户收")
+sheet_account_receipt = sheet_account_receipt[
+    ["归属本案金额", "到账金额", "到账日期", "缴款人", "案号"]
+]
+
+# 读取“收入”工作表，表头从第二行开始，只保留指定列
+sheet_income = pd.read_excel(file_path, sheet_name="银行-收入", header=1)
+sheet_income = sheet_income[["对方户名", "交易时间", "金额"]]
+
+# 统一日期格式
+sheet_account_receipt["到账日期"] = pd.to_datetime(
+    sheet_account_receipt["到账日期"]
+).dt.strftime("%Y-%m-%d")
+sheet_income["交易时间"] = pd.to_datetime(sheet_income["交易时间"]).dt.strftime(
+    "%Y-%m-%d"
+)
+
+# 合并两个数据框，保留各自的列名
+merged_df = pd.merge(
+    sheet_account_receipt,
+    sheet_income,
+    left_on=["到账金额", "到账日期"],  # 账户收的匹配列
+    right_on=["金额", "交易时间"],  # 收入的匹配列
+    how="outer",  # 外连接以保留未匹配的记录
+    suffixes=("_一案一账户收", "_银行收入"),  # 为重复列添加后缀
+)
+
+# 筛选出未匹配的记录
+unmatched_records = merged_df[merged_df["到账金额"].isna() | merged_df["金额"].isna()]
+
+# 将结果保存为新的Excel文件
+output_file_path_merged = "/home/baol/tools/merged_records.xlsx"  # 合并后的记录
+output_file_path_unmatched = "/home/baol/tools/unmatched_records.xlsx"  # 未匹配的记录
+
+merged_df.to_excel(output_file_path_merged, index=False, engine="openpyxl")
+unmatched_records.to_excel(output_file_path_unmatched, index=False, engine="openpyxl")
+
+print(f"合并后的记录已保存到 {output_file_path_merged}")
+print(f"未匹配的记录已保存到 {output_file_path_unmatched}")

case2_out.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+import pandas as pd
+
+# 读取Excel文件
+file_path = "/home/baol/tools/数据草稿-案款1.xls"  # 替换为你的Excel文件路径
+
+# 读取“账户收”工作表，只保留指定列
+sheet_account_receipt = pd.read_excel(file_path, sheet_name="一案一账户支")
+sheet_account_receipt = sheet_account_receipt[
+    ["支款案号", "来源案号", "申请人", "支付日期", "支付金额", "领款人"]
+]
+
+# 读取“收入”工作表，表头从第二行开始，只保留指定列
+sheet_income = pd.read_excel(file_path, sheet_name="银行支出", header=1)
+sheet_income = sheet_income[["对方户名", "交易时间", "支出金额"]]
+
+# 统一日期格式
+sheet_account_receipt["支付日期"] = pd.to_datetime(
+    sheet_account_receipt["支付日期"]
+).dt.strftime("%Y-%m-%d")
+sheet_income["交易时间"] = pd.to_datetime(sheet_income["交易时间"]).dt.strftime(
+    "%Y-%m-%d"
+)
+
+# 合并两个数据框，保留各自的列名
+merged_df = pd.merge(
+    sheet_account_receipt,
+    sheet_income,
+    left_on=["支付金额", "支付日期"],  # 账户收的匹配列
+    right_on=["支出金额", "交易时间"],  # 收入的匹配列
+    how="outer",  # 外连接以保留未匹配的记录
+    suffixes=("_一案一账户支", "_银行支出"),  # 为重复列添加后缀
+)
+
+# 筛选出未匹配的记录
+unmatched_records = merged_df[merged_df["支付金额"].isna() | merged_df["支出金额"].isna()]
+
+# 将结果保存为新的Excel文件
+output_file_path_merged = "/home/baol/tools/merged_out_records.xlsx"  # 合并后的记录
+output_file_path_unmatched = "/home/baol/tools/unmatched_out_records.xlsx"  # 未匹配的记录
+
+merged_df.to_excel(output_file_path_merged, index=False, engine="openpyxl")
+unmatched_records.to_excel(output_file_path_unmatched, index=False, engine="openpyxl")
+
+print(f"合并后的记录已保存到 {output_file_path_merged}")
+print(f"未匹配的记录已保存到 {output_file_path_unmatched}")

requirements.txt

@@ -1,2 +1,4 @@
 pandas
-psycopg[binary]
+psycopg[binary]
+xlrd
+openpyxl