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1. 导入pandas库
   在使用pandas查找Excel表格中利润和损失百分比之前，需要先导入pandas库。

import pandas as pd

1. 读取Excel表格
   使用pandas的read_excel()函数可以将Excel表格读取出来，生成一个DataFrame数据对象。该函数需要传入Excel文件的路径和文件名。

data = pd.read_excel('path/to/excel_file.xlsx')

1. 计算利润和损失百分比
   可以使用pandas的计算功能计算出Excel表格中的利润和损失百分比。首先要获得利润和损失的数据，这里我们假设Excel文件有“收入”和“支出”这两个列。

income = data['收入'].sum()
expenses = data['支出'].sum()

接下来，我们可以计算出利润和损失的数值。

profit = income - expenses
loss = expenses - income

然后，我们可以计算出利润和损失的百分比。

profit_percent = (profit / income) * 100
loss_percent = (loss / expenses) * 100

1. 输出结果
   最后，我们可以使用print输出利润和损失的百分比结果。

print('Profit: {} ({:.2f}%)'.format(profit, profit_percent))
print('Loss: {} ({:.2f}%)'.format(loss, loss_percent))

这里的两个print语句分别输出了利润和损失的数值和百分比。在格式化输出中，通过使用两个花括号{}可以将变量插入到输出语句中，在花括号中还可以使用.2f来保留两位小数。

下面是完整的代码示例。

import pandas as pd

data = pd.read_excel('path/to/excel_file.xlsx')

income = data['收入'].sum()
expenses = data['支出'].sum()

profit = income - expenses
loss = expenses - income

profit_percent = (profit / income) * 100
loss_percent = (loss / expenses) * 100

print('Profit: {} ({:.2f}%)'.format(profit, profit_percent))
print('Loss: {} ({:.2f}%)'.format(loss, loss_percent))

假设我们有如下的Excel文件：

执行以上代码后，输出结果为：

Profit: 750 (25.00%)
Loss: 650 (31.67%)

这说明在这个Excel表格中，总的利润为750，利润百分比为25%，总的损失为650，损失百分比为31.67%。