import pandas as pd#匹配可发库存
1.

import os
lst=os.listdir(r'E:\每日必做\琪琪小象库存')
lst1=[]
for i in lst:
if i[:2] == '12':
print(i)
path='E:/每日必做/琪琪小象库存/'+i
a=pd.read_excel(path,sheetname='Sheet1')
a['日期']=i.replace('.','/').replace('xlsx','')
lst1.append(a[['商家编码','日期','可发库存']])
print(i)
print(a.sheet_names)
df_user = pd.concat(lst1, axis=0, ignore_index=True)
df_user.to_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\12月库存.xlsx')

2.

  

df = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\12月退款分析\12月订单.xlsx')
kc = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\12月退款分析\12月库存.xlsx')
aa = pd.DataFrame((str(x).split(' ') for x in df['付款时间']), index=df.index, columns=['日期1', '付款时刻'])
df['日期'] =aa['日期1']
bb = pd.DataFrame((str(x).split(' ') for x in kc['日期']), index=kc.index, columns=['日期1', '付款时刻'])
kc['日期'] = bb['日期1']
df['商家时间']=df['日期']+df['商家编码']
kc['商家时间']=kc['日期']+kc['商家编码']
df = pd.merge(df, kc[['商家时间', '可发库存']], how='left', on=['商家时间'])
for i in df.index:
if df['可发库存'].at[i]<15:
df['可发库存'].at[i]=0
elif df['可发库存'].at[i]>=15:
df['可发库存'].at[i]=1
df.to_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\12月退款分析\12月订单校对_1.xlsx')#另存为

3.

df = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\12月退款分析\12月订单.xlsx')
ys_order=pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\12月退款分析\12月原始订单.xlsx')#读取原始订单
ys_order.drop_duplicates(subset='原始单号', keep='first', inplace=True)#删除原始订单重复值
df.rename(columns={'子单原始单号':'原始单号'},inplace=True)
new_order=pd.merge(df,ys_order[['原始单号','支付时间']],how='left',on='原始单号')
new_order.to_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\12月退款分析\12月订单校对.xlsx')

4.

df=new_order
new_order=df[df['订单来源']=='接口抓取']
# print('总销量:'+str(df['下单数量'].sum()))#显示总销量

df = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\aa\12.xlsx')
kc = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\aa\12月库存.xlsx')
bb = pd.DataFrame((str(x).split(' ') for x in kc['日期']), index=kc.index, columns=['日期1', '付款时刻'])
kc1 = pd.merge(kc, bb, left_index=True, right_index=True)
aa = pd.DataFrame((str(x).split(' ') for x in df['付款时间']), index=df.index, columns=['日期1', '付款时刻'])
df = pd.merge(df, aa, left_index=True, right_index=True)
df['日期']=aa['日期1']
kc['商家时间']=kc1['日期1']+kc1['商家编码']
df['商家时间']=df['日期']+df['商家编码']
result = pd.merge(df, kc[['日期', '商家编码','可发库存','商家时间']], how='left', on='商家时间') new_order=df.merge(ys_order[['原始单号','支付时间']],how='left',left_on='子单原始单号',right_on='原始单号',sort=False)#vlookup原始单号的付款时间
df=new_order
#更改付款时间
for i in df.index:
if df['付款时间'].at[i]!=df['支付时间'].at[i]:
print('on')
df['付款时间'].at[i]=df['支付时间'].at[i]
# print(df[['付款时间','支付时间']])
df.to_excel(r'C:\Users\lenovo\Desktop\订单1.xlsx')#另存修改付款时间后的文件

caog的更多相关文章

  1. java基础学习总结——this关键字

    一.this关键字

  2. (十二)this关键字

    ---摘自孤傲苍狼博客 一.this关键字 this是一个引用,它指向自身的这个对象. 看内存分析图:

  3. java基础—this关键字

    一.this关键字

随机推荐

  1. [GXOI/GZOI2019]宝牌一大堆

    感觉比ZJOI的麻将要休闲很多啊. 这个题就是一个最优化问题,没有面子的特殊牌型可以直接用复杂度较低的贪心判掉. 有面子的话就是一个经典dp.(曾经还在ZJOI写过这个毒瘤东西 大概就是存一下对子,面 ...

  2. Matlab-6:解非线性方程组newton迭代法

    函数文件: function x=newton_Iterative_method(f,n,Initial) x0=Initial; tol=1e-11; x1=x0-Jacobian(f,n,x0)\ ...

  3. redis 高可用

    Redis-Sentinel是Redis官方推荐的高可用性(HA)解决方案,当用Redis做Master-slave的高可用方案时,假如master宕机了,Redis本身(包括它的很多客户端)都没有实 ...

  4. 根据cid获取哔哩哔哩弹幕

    def biliget(cid): headers = { "Accept": "*/*", "Accept-Language": &quo ...

  5. git pull更新错误解决办法

    Your local changes to the following files would be overwritten by mergeerror: Your local changes to ...

  6. thrift之php,python使用TServerSocket并发 处理请求

    要求: 不适用nginx+fastcgi情况下,分布式系统之间如果通讯,如果不阻塞,能并发处理请求 环境: luman/laravel:5.5 php:7.2 thrift -version :Thr ...

  7. NPM 报错--fs: re-evaluating native module sources is not supported. If you are using the graceful-fs module

    fs: re-evaluating native module sources is not supported. If you are using the graceful-fs module 解决 ...

  8. javascript高级程序设计第3版——第10章 DOM

    第十章,DOM DOM是语言中立的API,用于访问和操作HTML 和XML 文档.DOM1 级将HTML 和XML 文档形象地看作一个层次化的节点树,可以使用JavaScript 来操作这个节点树,进 ...

  9. AngularJs在ng-click函数中获取代表当前元素的DOM对象

    html代码 <div ng-click="test($event)">111</div> Controllers.js $scope.test= func ...

  10. python 调用js代码

    Python2   安装pyv8 pip install-egit://github.com/brokenseal/PyV8-OS-X#egg=pyv8 from pyv8 import PyV8 c ...