要使用 Pandas 查找给定的 Excel 表格中的利润和损失，首先需要将该表格导入到 Pandas 中。
可以使用 Pandas 的 read_excel 函数将 Excel 表格读取为 DataFrame 对象。
以下是示例代码：
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件并转换为 DataFrame 对象
df = pd.read_excel('path/to/excel/file.xlsx')
# 查看 DataFrame 对象的前5行
print(df.head())
在读取 Excel 文件后，可以使用 Pandas 的各种函数和方法来查找利润和损失。
可能需要使用的方法和函数包括：
sum()：计算一个 Series 或 DataFrame 中所有数值的总和loc[]：用于基于行标签、列标签或布尔数组选择 DataFrame 中的子集groupby()：用于对 DataFrame 进行分组操作
以下是示例代码：
# 计算利润：收入 - 成本
profit = df['收入'].sum() - df['成本'].sum()
print('利润：', profit)
# 计算损失
# 选择“成本”列小于“收入”列的行
loss_rows = df.loc[df['成本'] > df['收入']]
# 计算损失数量
loss_count = len(loss_rows)
print('损失数量：', loss_count)
# 按“订单类型”分组，并计算每个订单类型的利润
order_type_profit = df.groupby('订单类型')['收入', '成本'].sum()
order_type_profit['利润'] = order_type_profit['收入'] - order_type_profit['成本']
print('按订单类型分组后的利润：')
print(order_type_profit)
以上代码中，利用 sum() 函数计算了所有订单的总收入和总成本，然后相减得到了总利润。 loc[] 函数用于基于布尔数组选择行，找出所有成本大于收入的行，并计算了损失数量。
最后，使用 groupby() 方法按订单类型对 DataFrame 进行分组，并计算每个订单类型的总收入、总成本和总利润。
需要注意的是，Excel 表格中的列名需要与代码中使用的列名相匹配，否则会导致代码出错。此外，使用 Pandas 的过程中还会涉及到数据清洗和处理，具体方法和步骤因具体情况而异。