import pandas as pd
from pathlib import path
import tkinter.messagebox
import sys
defcheckfile()
: path = path(r'./資料來源/hpc.xlsx'
)if path.is_file():
print
('%s正常'
%(path)
)print
('讀取hpc中請稍等...'
)else
: tkinter.messagebox.showerror(
title=
"錯誤"
, message=
"%s不存在,請重新命名資料原始檔為hpc.xlsx拷貝到資料源目錄下"
%(path)
) sys.exit(0)
checkfile(
)#對hpc篩選
hpc = r'./資料來源/hpc.xlsx'
df = pd.read_excel(hpc,index_col=
none
,usecols=
['門店'
,'門店名稱'
,'商品'
,'銷售數量'
,'當前庫存'])
while
true
: goodsid =
input
("請輸入商品編碼: "
)try
: df1 = df[df[
'商品']==
int(goodsid)
]print
(df1)
if df1.empty ==
true
:print
('沒有找到%s,請重新輸入'
%(goodsid)
)continue
break
except
:print
('輸入的商品編碼有誤,請重新輸入'
)class
hpc:
def__init__
(self,market,marketname,goods,salenum,stock)
: self.market = market
self.marketname = marketname
self.goods = goods
self.salenum = salenum
self.stock = stock
def 銷售總數():
salenumvalues = dflast[
'銷售數量'
].values
salenumsum =
0for i in salenumvalues:
if i *
1== i:
salenumsum += i
print
('%s 的銷量總數是 %s'
%(goodsid, salenumsum)
)def 庫存總數():
stocknumvalues = dflast[
'當前庫存'
].values
stocknumsum =
0for i in stocknumvalues:
if i *
1== i:
stocknumsum += i
print
('%s 的庫存總數是 %s'
%(goodsid, stocknumsum)
)#例項化hpc
h = hpc(df1[
'門店'
],df1[
'門店名稱'
],df1[
'商品'
],df1[
'銷售數量'
],df1[
'當前庫存'])
# 使用dataframe前將資料整理成字典
dic =
dflast = pd.dataframe(dic)
print
(dflast)
# dataframe表最終生成
hpc篩選 =
'./hpc篩選.xlsx'
# 選擇是否根目錄生成篩選後的**
confirminput =
input
("是否生成篩選後的excel到根目錄\n1.生成 2.跳過: "
)if confirminput ==
"1":
dflast.to_excel(hpc篩選, index=
none
, sheet_name=goodsid)
print
('已生成%s'
%(hpc篩選)
)else
:print
('您選擇的是2.跳過'
)hpc.庫存總數(
)hpc.銷售總數(
)confirminput =
input
('指令碼執行結束，按任意鍵退出。'
)
資料的篩選
excel2016中提供了3種資料的篩選操作，即 自動篩選 自定義篩選 和 高階篩選 自動篩選 自動篩選 一般用於簡單的條件篩選，篩選時將不滿足條件的資料暫時隱藏起來，只顯示符合條件的資料 對工作表中的資料進行自動篩選的具體步驟如下 指定資料的篩選 開啟工作表，選中單元格a2 l11,切換到 資料 ...
MySQL WHERE 篩選資料
select field1,field2 from table name where field1 value1 and or field2 value2運算子支援 in link regexp 邏輯操作支援 and or 且 and 優先順序大於 or 結構 create table user i...
資料清洗，篩選
本人在私募，負責資料收集以及清洗，就是包括收集資料，按照領導要求，選出滿足條件的資料，用於校驗策略是否正確。資料收集 期權資料收集 import akshare as ak import pandas as pd import numpy as np import datetime import t...