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采购单品汇总_华南.xlsx

龙玉滕
 龙玉滕
发布于 2019/12/13 02:19
字数 888
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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mp1

mp1.rcParams["font.family"] = "STFangsong"

# 加载《销售》表数据
df1 = pd.read_excel(r"C:\Users\滕玉龙\Desktop\采购单品汇总_华南.xlsx", sheet_name="销售", header=6)
print(df1.head())

# 按大中小分类汇总《销售》表的"出库金额"与"销售金额"
df3 = df1.groupby(["大分类名称","中分类名称","小分类名称"])["出库金额","出库数量","销售金额","销售数量"].sum()
print(df3)

# 输出数据
print(df1.groupby(["大分类名称","中分类名称","小分类名称"])["出库金额","出库数量","销售金额","销售数量"].sum().to_excel(
    excel_writer=r"C:\Users\滕玉龙\Desktop\销售.xlsx", sheet_name="销售表汇总"))

# 加载《出入库》表的数据
df2 = pd.read_excel(r"C:\Users\滕玉龙\Desktop\采购单品汇总_华南.xlsx", header=6, sheet_name="出入库")
print(df2.tail())

# 按大中小分类汇总《出入库》表的“验收成本”与“出库金额”
df4 = df2.groupby(["大分类名称", "中分类名称","小分类名称"])["验收成本","验收数量","出库金额","出库数量","出库毛利额"].sum()
print(df4)

# 打印输出数据
print(df2.groupby(["大分类名称", "中分类名称", "小分类名称"])["验收成本","验收数量","出库金额","出库数量","出库毛利额"].sum().to_excel(
    excel_writer=r"C:\Users\滕玉龙\Desktop\出入库.xlsx", sheet_name="出入库汇总"))

# 根据两张表的大中小分类横向合并“验收成本”、“出库金额”与“销售金额”
df5 = pd.merge(df4, df3, on=["大分类名称", "中分类名称", "小分类名称"],how = "outer")
print(df5)

# 打印输出合并后的数据
print(df5.to_excel(excel_writer=r"C:\Users\滕玉龙\Desktop\按大中小分类汇总.xlsx", sheet_name="按大中小分类汇总"))

# 打印输出合并后除去电商部门的数据
# print(df5.to_excel(excel_writer=r"C:\Users\滕玉龙\Desktop\按大中小分类汇总(除电商).xlsx", sheet_name="按大中小分类汇总(除电商)"))

# 根据大中小分类与商品名称汇总《销售》表的"出库金额"与"销售金额"
x = df1.groupby(["大分类名称", "中分类名称", "小分类名称", "商品名称"])["出库金额","出库数量","销售金额","销售数量"].sum()
print(x.head())

# 根据大中小分类与商品名称汇总《出入库》表的“验收成本”与“出库金额”
y = df2.groupby(["大分类名称", "中分类名称", "小分类名称", "商品名称"])["验收成本","验收数量","出库金额","出库数量","出库毛利额"].sum()
print(y.head())

# 根据两张表的大中小分类与商品名称横向合并“验收成本”、“出库金额”与“销售金额”
z = pd.merge(y, x, on=["大分类名称", "中分类名称", "小分类名称", "商品名称"],how = "outer")
print(z)

# 打印输出数据
print(z.to_excel(excel_writer=r"C:\Users\滕玉龙\Desktop\按大中小分类与商品名称汇总.xlsx", sheet_name="按大中小分类与商品名称汇总"))

# 打印输出数据,除电商
# print(z.to_excel(excel_writer=r"C:\Users\滕玉龙\Desktop\按大中小分类与商品名称汇总(除电商).xlsx", sheet_name="按大中小分类与商品名称汇总(除电商)"))

###############################################################

# df4 = df2.groupby(["大分类名称", "中分类名称", "小分类名称"])["验收成本", "出库金额"].sum()
df10 = df2.groupby(["中分类名称"])["出库金额"].sum()
# df10 = df2.groupby(["大分类名称"])["出库金额"].sum()
# z = pd.merge(y, x, on=["大分类名称", "中分类名称", "小分类名称", "商品名称"])
# print(df10.plot.pie())
# print(df10.plot.barh())
# print(plt.show())

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