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01-债劵办公自动化程序

AI悦创原创2023年8月25日Python 一对一教学债卷办公自动化程序债卷办公自动化程序代写Python 一对一教学债卷办公自动化程序债卷办公自动化程序代写大约 6 分钟...约 1885 字

你好,我是悦创。

先上截图:

1

基于这样的需求,我收到了两次不同的自动化需求文档和操作数据,接下来我将系统整理需求并实施。

1. 需求整理📄

1.1 需求点 1

共有两个产品,从估值表中导出数据到输出文件 excel 中。

1) 提取产品的日期和净值分别到“画图-产品1”和“画图-产品2”中。

画图-产品1
日期产品1
2022/11/41
2022/11/71
2022/11/81
2022/11/91

1.2 需求点 2

1) 检查两个产品的子基金名称是否在“信息维护”中出现过,如果没出现过就把子基金名字输出到“待补充” or 直接追加在“信息维护”中。DN 会手动把待补充的子基金填到“信息维护页”,手动维护子基金简称和策略分类这两列。 其他的,默认数据为:None or 空字符串。

产品中对应的基金名称

1.3 需求点 3

数据点 1

比如,产品1 所有信托资产净值,全部提取到了,相加在一起,用作后面的:分母。

提取每个 产品2估值表中的”资产净值“所对应的“市值的本币”

2. 代码实现💻

2.1 库的对比

在办公自动化处理 Excel 方面,主流可用的库的优缺点。

为了最大化地处理 Excel 的新旧版本,你可以这样做:

这样,你可以涵盖 Excel 文件的大多数情况。

2.2 pandas 在 Excel 领域的特点

pandas 可以同时支持新版本(.xlsx.xlsm)和旧版(.xls)的 Excel 文件格式,但 pandas 做到这一点是通过在后台使用其他库,如: openpyxlxlrd

具体地说:

  1. 读取 Excel 文件
    • 当读取 .xlsx 文件时,pandas 默认使用 openpyxl 作为引擎。
    • 当读取 .xls 文件时,pandas 使用 xlrd 作为引擎。
  2. 写入 Excel 文件
    • 当写入 .xlsx 文件时,pandas 可以使用 openpyxlXlsxWriter 作为引擎。
    • 当写入 .xls 文件时,pandas 使用 xlwt 作为引擎。

所以,我们完全可以通过 pandas 来统一操作我们 Excel 文件读取或写入不同格式的 Excel 文件,而不必担心底层实现的细节。

只需要确保我们已经安装了必要的库(如: openpyxlxlrdxlwt 和/或 XlsxWriter)。

例如,使用 pandas 读取 .xlsx.xls 文件:

import pandas as pd

# 读取 .xlsx 文件
df_xlsx = pd.read_excel("path_to_file.xlsx", engine="openpyxl")

# 读取 .xls 文件
df_xls = pd.read_excel("path_to_file.xls", engine="xlrd")

基本的写入 .xlsx.xls 文件:

# 写入 .xlsx 文件
df.to_excel("path_to_output.xlsx", engine="openpyxl")

# 写入 .xls 文件
df.to_excel("path_to_output.xls", engine="xlwt")

总之,确实,pandas 提供了一个统一的接口来处理新旧版本的 Excel 文件,只是需要确保你有适当的底层库来支持这些操作。

2.3 需求点1「思路」

2.3.1 导入所需库

import os
from pprint import pprint
import re, xlrd
import pandas as pd, openpyxl

3. Bug🙋

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