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