教你使用Pandas直接核算Excel中快递费用

一、确定核算规则

二、根据核算规则编写代码，生成核算列

# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
from math import ceil
import os

def account(adress,weight):

    if adress == "湖南":
        if weight <= 3:
            totel = 2.5
        elif  (weight >= 3) and (weight<=5):
            totel = 3.5 + ceil((weight-3))*1
        else:
            totel = ceil(weight)*1
        return totel

    elif adress in ["河北","天津","山西","浙江","江苏","安徽","福建","山东","江西","广东","广西","河南","湖北","陕西","四川","重庆","云南","贵州"]:
        if weight <= 3:
            totel = 2.5
        elif  (weight >= 3) and (weight<=5):
            totel = 3.5 + ceil((weight-3))*1
        else:
            totel = ceil(weight)*2
        return totel

    elif adress in ["深圳","北京","上海"]:
        if weight <= 3:
            totel = 3.3
        elif  (weight >= 3) and (weight<=5):
            totel = 3.5 + ceil((weight-3))*1.5
        else:
            totel = ceil(weight)*2
        return totel

    elif adress in ["海南","辽宁","黑龙江","吉林"]:
        if weight <= 3:
            totel = 2.5
        elif  (weight >= 3) and (weight<=5):
            totel = 3.5 + ceil((weight-3))*2.5
        else:
            totel = ceil(weight)*3
        return totel
    elif adress in ["内蒙古","甘肃","宁夏","青海"]:
        if  weight <= 1:
            totel = 9
        else:
            totel = 9 + ceil(weight-1)*6
        return totel
    elif adress == "新疆":
        if  weight <= 1:
            totel = 15
        else:
            totel = 15 + ceil(weight-1)*12
        return totel
    elif adress == "西藏":
        if  weight <= 1:
            totel = 16
        else:
            totel = 15 + ceil(weight-1)*18
        return totel
    else:
        print("你输入的省份不合法！！！")

file_path = input("请输入文件路径：")
sheet_name = input("请输入工作簿名称：")
pf = pd.read_excel(file_path,sheet_name=sheet_name)
#获取省份一列
pro = pf["省份"].values.tolist()
#获取重量一列
wt = pf["重量"].values.tolist()
#核算列
totel = []
for p,w in zip(pro,wt):
    print(p,w)
    totel.append(account(p,w))

pf["最新核算结果"] = totel
file_name = os.path.basename(file_path)
pf.to_excel(os.path.join(os.path.dirname(file_path),os.path.basename(file_path).split(".")[0]+sheet_name+"最新核算结果"+".xlsx"))

三、输入账单，进行核算。

在脚本文件目录中执行pyinstaller -F hesuan.py 进行打包exe文件，如果为安装pyinstaller,使用pip install pyinstaller 安装。点击运行打包后的exe文件，输入文件的路径名和sheet名，就可以进行自动核算，脚本运行完成后会自动保存一个新的Excel文件。

到此这篇关于教你使用Pandas直接核算Excel中快递费用的文章就介绍到这了,更多相关Pandas核算Excel中快递费用内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 解决使用Pandas 读取超过65536行的Excel文件问题

    场景 今天需要合并天猫订单数据,由于前期6.18活动有很多数据需要处理,将几个月份合并一起,结果报错. 问题分析 Excel 文件的格式曾经发生过一次变化,在 Excel 2007 以前,使用扩展名为 .xls 格式的文件,这种文件格式是一种特定的二进制格式,最多支持 65,536 行,256 列表格.从 Excel 2007 版开始,默认采用了基于 XML 的新的文件格式 .xlsx ,支持的表格行数达到了 1,048,576,列数达到了 16,384.需要注意的是,将 .xlsx 格式的文件

  • pandas读取excel,txt,csv,pkl文件等命令的操作

    pandas读取excel,txt,csv,pkl文件等命令的操作

    pandas读取txt文件 读取txt文件需要确定txt文件是否符合基本的格式,也就是是否存在\t,,,等特殊的分隔符 一般txt文件长成这个样子 txt文件举例 下面的文件为空格间隔 1 2019-03-22 00:06:24.4463094 中文测试 2 2019-03-22 00:06:32.4565680 需要编辑encoding 3 2019-03-22 00:06:32.6835965 ashshsh 4 2017-03-22 00:06:32.8041945 eggg 读取命令采用

  • python pandas模糊匹配 读取Excel后 获取指定指标的操作

    python pandas模糊匹配 读取Excel后 获取指定指标的操作

    1.首先读取Excel文件 数据代表了各个城市店铺的装修和配置费用,要统计出装修和配置项的总费用并进行加和计算: 2.pandas实现过程 import pandas as pd #1.读取数据 df = pd.read_excel(r'./data/pfee.xlsx') print(df) cols = list(df.columns) print(cols) #2.获取含有装修 和 配置 字段的数据 zx_lists=[] pz_lists=[] for name in cols: if

  • Python pandas如何向excel添加数据

    pandas读取.写入csv数据非常方便,但是有时希望通过excel画个简单的图表看一下数据质量.变化趋势并保存,这时候csv格式的数据就略显不便,因此尝试直接将数据写入excel文件. pandas可以写入一个或者工作簿,两种方法介绍如下: 1.如果是将整个DafaFrame写入excel,则调用to_excel()方法即可实现,示例代码如下: # output为要保存的Dataframe output.to_excel('保存路径 + 文件名.xlsx') 2.有多个数据需要写入多个exce

  • Python入门之使用pandas分析excel数据

    Python入门之使用pandas分析excel数据

    1.问题 在python中,读写excel数据方法很多,比如xlrd.xlwt和openpyxl,实际上限制比较多,不是很方便.比如openpyxl也不支持csv格式.有没有更好的方法? 2.方案 更好的方法可以使用pandas,虽然pandas不是专门处理excel数据,但处理excel数据确实很方便. 本文使用excel的数据来自网络,数据内容如下: 2.1.安装 使用pip进行安装. pip3 install pandas 导入pandas: import pandas as pd 下文使

  • 利用pandas合并多个excel的方法示例

    具体方法: 1使用panda read_excel 方法加载excel 2使用concat将DataFrame列表进行拼接 3然后使用pd.ExcelWriter对象和to_excel将合并后的DataFrame保存成excel 方法很简单很使用,下面是代码和excel图片 参考文档pandas.DataFrame.to_excel import pandas as pd file1='C:/Users/Administrator/Desktop/00/1.xlsx' file2='C:/Use

  • pandas中的ExcelWriter和ExcelFile的实现方法

    一.简介 pandas中的ExcelFile()和ExcelWriter(),是pandas中对excel表格文件进行读写相关操作非常方便快捷的类,尤其是在对含有多个sheet的excel文件进行操控时非常方便,本文就将针对这两个类的使用方法展开介绍: 二.ExcelFile() 在使用ExcelFile()时需要传入目标excel文件所在路径及文件名称,下面是示例: import pandas as pd demo_excel = pd.ExcelFile(r'D:\demo.xlsx') 查

  • 利用Python pandas对Excel进行合并的方法示例

    前言 在网上找了很多Python处理Excel的方法和代码,都不是很尽人意,所以自己综合网上各位大佬的方法,自己进行了优化,具体的代码如下. 博主也是新手一枚,代码肯定有很多需要优化的地方,欢迎各位大佬提出建议~ 代码我自己已经用了一段时间,可以直接拿去用 主要功能 按行合并 ,即保留固定的表头(如前几行),实现多个Excel相同格式相同名字的表单按纵轴合并: 按列合并. 即保留固定的首列,实现多个Excel相同格式相同名字的表单按横轴合并: 表单集成 ,实现不同Excel中相同sheet的集成

  • Python使用Pandas读写Excel实例解析

    这篇文章主要介绍了Python使用Pandas读写Excel实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Pandas是python的一个数据分析包,纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具. Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法. Pandas官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ Pandas中文文档:https:/

  • pandas针对excel处理的实现

    pandas针对excel处理的实现

    本文主要介绍了pandas针对excel处理的实现,分享给大家,具体如下: 读取文件 import padas df = pd.read_csv("") #读取文件 pd.read_clipboard() #读取粘贴板的内容 #解决数据显示不完全的问题 pd.set_option('display.max_columns', None) pd.set_option('display.max_rows', None) #获取指定单元格的值 datefirst = config.iloc[

  • pandas读取excel时获取读取进度的实现

    pandas读取excel时获取读取进度的实现

    写在前面 QQ群里偶然看到群友问这个问题, pandas读取大文件时怎么才能获取进度? 我第一反应是: 除非pandas的read_excel等函数提供了回调函数的接口, 否则应该没办法做到. 搜索了一下官方文档和网上的帖子, 果然是没有现成的方案, 只能自己动手. 准备工作 确定方案 一开始我就确认了实现方案, 那就是增加回调函数. 这里现学现卖科普一下什么是回调函数. 简单的说就是: 所使用的模块里面, 会调用一个你给定的外部方法/函数, 就是回调函数. 拿本次的尝试作为例子, 我会编写一个

  • 解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题

    摘要:不同方法读取excel中的多个不同sheet表格性能比较 # 方法1 def read_excel(path): df=pd.read_excel(path,None) print(df.keys()) # for k,v in df.items(): # print(k) # print(v) # print(type(v)) return df # 方法2 def read_excel1(path): data_xls = pd.ExcelFile(path) print(data_x

  • Python pandas对excel的操作实现示例

    最近经常看到各平台里都有Python的广告,都是对excel的操作,这里明哥收集整理了一下pandas对excel的操作方法和使用过程.本篇介绍 pandas 的 DataFrame 对列 (Column) 的处理方法.示例数据请通过明哥的gitee进行下载. 增加计算列 pandas 的 DataFrame,每一行或每一列都是一个序列 (Series).比如: import pandas as pd df1 = pd.read_excel('./excel-comp-data.xlsx');

  • 关于Python 解决Python3.9 pandas.read_excel(‘xxx.xlsx‘)报错的问题

    问题描述 使用pandas库的read_excel()方法读取外部excel文件报错, 截图如下 好像是缺少了什么方法的样子 问题分析 分析个啥, 水平有限, 直接面向stackoverflow编程 https://stackoverflow.com/questions/64264563/attributeerror-elementtree-object-has-no-attribute-getiterator-when-trying 我找到了下面的这几种说法 根据国外大神的指点, 我得出了这些

  • pandas将多个dataframe以多个sheet的形式保存到一个excel文件中

    要实现这个功能,可能有多种方法,我在这里记录下一个比较方便的方法: import pandas as pd writer = pd.ExcelWriter('test.xlsx') data1.to_excel(writer,sheet_name='sheet1') data2.to_excel(writer,sheet_name='sheet2') writer.save() 上面的方法会将原来的excel文件覆盖掉,假如想要对已经存在的excel文件进行修改,可以使用开源工具包(anacon

随机推荐