Найдите прибыль и убыток в данном листе Excel с помощью Pandas
В этих статьях мы обсудим, как извлечь данные из файла Excel и найти прибыль и убыток по заданным данным. Предположим, что наш файл Excel выглядит так, как будто нам нужно извлечь из столбца продажную цену и себестоимость, найти прибыль и убыток и сохранить их в новом столбце DataFrame.
Чтобы использовать файл Excel, щелкните здесь.
Итак, давайте обсудим подход:
Шаг 1. Импортируйте необходимый модуль и считайте данные из Excel.
Python3
# importing module import pandas as pd; # Creating df# Reading data from Exceldata = pd.read_excel("excel_work/book_sample.xlsx"); print("Original DataFrame")data |
Выход :
Step 2: Create a new column in DataFrame for store Profit and Loss
Python3
# Create column for profit and lossdata["Profit"]= Nonedata["Loss"]= None data |
Выход :
Шаг 3. Установите индекс для продажной цены, себестоимости, прибыли и убытков для доступа к столбцам DataFrame.
Python3
# set indexindex_selling = data.columns.get_loc("Selling Price")index_cost = data.columns.get_loc("Cost price")index_profit = data.columns.get_loc("Profit")index_loss = data.columns.get_loc("Loss") print(index_selling, index_cost, index_profit, index_loss) |
Выход :
2 3 4 5
Step 4: Compute profit and loss according to there each column index.
Profit = Selling price - Cost price Loss = Cost price - Selling price
Python3
# Loop for accessing every index in DataFrame# and compute Profit and loss# and store into new column in DataFramefor row in range(0, len(data)): if data.iat[row, index_selling] > data.iat[row, index_cost]: data.iat[row, index_profit] = data.iat[row, index_selling] - data.iat[row, index_cost] else: data.iat[row, index_loss] = data.iat[row, index_cost]-data.iat[row, index_selling]data |
Выход :
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.