- 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
- 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')
- 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
- 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:
收入 | 支出 | |
---|---|---|
1 | 100 | 80 |
2 | 200 | 120 |
3 | 300 | 150 |
4 | 400 | 200 |
5 | 500 | 250 |
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%。