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3.9 KiB
Python
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import pandas as pd
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# 1. 读取 Excel 文件中的数据
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df_case = pd.read_excel(
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"/home/baol/tools/数据草稿-案款1.xls", sheet_name="一案一账户收"
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)
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df_bank = pd.read_excel(
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"/home/baol/tools/数据草稿-案款1.xls", sheet_name="银行-收入", header=1
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)
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# 2. 保留指定的列
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# 在“一案一账户收”中，保留归属本案金额、到账金额、到账日期、缴款人、案号
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df_case = df_case[["归属本案金额", "到账金额", "到账日期", "缴款人", "案号"]]
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# 在“银行-收入”中，保留对方户名、交易时间、金额
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df_bank = df_bank[["对方户名", "交易时间", "金额"]]
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# 3. 统一日期格式为 yyyy-mm-dd
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df_case["到账日期"] = pd.to_datetime(df_case["到账日期"]).dt.strftime("%Y-%m-%d")
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df_bank["交易时间"] = pd.to_datetime(df_bank["交易时间"]).dt.strftime("%Y-%m-%d")
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# 4. 任务1：检索到账金额与金额匹配，且到账日期与交易时间匹配的记录，但排除在同一天有多笔金额相同的情况
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# 合并两个数据框，匹配到账金额=金额，到账日期=交易时间
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df_merged = pd.merge(
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df_case,
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df_bank,
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left_on=["到账金额", "到账日期"],
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right_on=["金额", "交易时间"],
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how="inner",
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)
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# 计算每个日期和金额组合的出现次数
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case_counts = (
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df_case.groupby(["到账日期", "到账金额"]).size().reset_index(name="case_count")
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)
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bank_counts = (
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df_bank.groupby(["交易时间", "金额"]).size().reset_index(name="bank_count")
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)
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# 合并统计数据
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df_merged = pd.merge(
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df_merged,
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case_counts,
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left_on=["到账日期", "到账金额"],
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right_on=["到账日期", "到账金额"],
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)
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df_merged = pd.merge(
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df_merged, bank_counts, left_on=["交易时间", "金额"], right_on=["交易时间", "金额"]
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)
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# 过滤出在同一天没有多笔金额相同的记录（即计数为1）
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task1_result = df_merged[
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(df_merged["case_count"] == 1) & (df_merged["bank_count"] == 1)
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]
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# 获取任务1中“一案一账户收”和“银行-收入”的索引
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task1_case_indices = df_case[
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df_case[["到账金额", "到账日期"]]
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.apply(tuple, axis=1)
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.isin(task1_result[["到账金额", "到账日期"]].apply(tuple, axis=1))
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].index
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task1_bank_indices = df_bank[
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df_bank[["金额", "交易时间"]]
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||
.apply(tuple, axis=1)
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.isin(task1_result[["金额", "交易时间"]].apply(tuple, axis=1))
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||
].index
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# 5. 任务2：检索出在某一天有多笔金额相同的记录
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# 找出“一案一账户收”中同一天金额相同且次数大于1的记录
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task2_case = df_case.groupby(["到账日期", "到账金额"]).filter(lambda x: len(x) > 1)
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task2_case_indices = task2_case.index
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# 找出“银行-收入”中同一天金额相同且次数大于1的记录
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task2_bank = df_bank.groupby(["交易时间", "金额"]).filter(lambda x: len(x) > 1)
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task2_bank_indices = task2_bank.index
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# 6. 任务3：检索出不符合任务1和任务2的记录
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# 在“一案一账户收”中，获取不在任务1和任务2中的索引
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task3_case_indices = df_case.index.difference(
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task1_case_indices.union(task2_case_indices)
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)
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task3_case_result = df_case.loc[task3_case_indices]
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# 在“银行-收入”中，获取不在任务1和任务2中的索引
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task3_bank_indices = df_bank.index.difference(
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task1_bank_indices.union(task2_bank_indices)
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)
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task3_bank_result = df_bank.loc[task3_bank_indices]
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# 7. 将结果保存到 Excel 文件
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with pd.ExcelWriter("/home/baol/tools/任务结果.xlsx") as writer:
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task1_result.to_excel(writer, sheet_name="任务1", index=False)
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task2_case.to_excel(writer, sheet_name="任务2_一案一账户收", index=False)
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task2_bank.to_excel(writer, sheet_name="任务2_银行收入", index=False)
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task3_case_result.to_excel(writer, sheet_name="任务3_一案一账户收", index=False)
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task3_bank_result.to_excel(writer, sheet_name="任务3_银行收入", index=False)
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print("所有任务结果已保存到 '任务结果.xlsx' 文件中。")
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