案例背景

上了两个月班的社畜博主最近终于有空来总结一下最近写的代码了。

因为上班都是文职工作，天天不是word就是excel就是PPT和pdf....这和什么机器学习还有数据科学不一样，任务更多的是处理实在的文字和表格等格式，按照领导要求来完成，数据什么都是次要的，主要是格式要求，数据运算最多都是加减乘除，都很简单。但是怎么呈现给领导看就会让代码过程变得复杂。

本次就是对一些固定资产进行一个分类汇总，比如领导想看我们固定资产里面有什么呀，有几台车，几个房屋，几台电脑，他们原值都是多少钱，折旧了多少钱....需要每一类的汇总，然后汇总了还不够，他还想看看每一类的明细.....总之就是很麻烦，如果没有python的话，那就是excel筛选，然后对每一类都进行复制，最后一行写一个sum()函数....再把所有的sum()行复制到一起，来一个整体的sum......

这种重复性的工作还是给代码来吧，所实话，类别多的情况下，写代码的时间都比复制粘贴的时间快，而且代码还能一直用，下次再来个什么别的东西进行分类汇总也是很方便的.....

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明确目标

上面也说了，就是格式要求麻烦，对这样一个资产的表进行分类统计：

 我们需要对每种类别的资产都分开写入不同的sheet里面，后面都加上一行汇总项，然后还需要做一个总的汇总表。

（有些位置和数值都打了马赛克.....当然是怕信息泄露...）

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代码实现

先导入包：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns

plt.rcParams ['font.sans-serif'] ='SimHei'               #显示中文
plt.rcParams ['axes.unicode_minus']=False               #显示负号
import xlrd,openpyxl

还是数据分析四件套，但可能这个案例不需要，，，另外我现在习惯导入xlrd,openpyxl这两个处理excel表的包，虽然这个案例没用到，后面会用的。这个案例只依靠pandas就行。

读取数据，可以看到上面的表前两行没什么用，就跳过读取，然后把资产类别这一列变为字符串型进行读取，因为它有‘03’这种读取的话会默认变成数值型就变成‘3’了.....还进行了筛选，在用的资产都拿出来，报废的资产就不做统计了。

df=pd.read_excel('资产任意汇总表.xls',converters={'资产类别': str},skiprows=2)
df=df.iloc[:,2:].query("资产状态名称=='在用'").reset_index(drop=True)
df.head(2)

可以看到数据大概有哪些变量。我们主要是对资产类别名称这一列进行分类。然后再统计汇总，

我这里还做了一点小处理，主要是有的资产类别不对，需要进行替换映射一下，采用编号相同的情况下进行替换

df_change=pd.read_excel('资产变动台账.xls',converters={'资产编号': str},skiprows=2)
df_change[['新类别编号', '新类别名称']] = df_change['资产类别-变后值'].str.split('_', expand=True)
for num in df_change['资产编号'].unique():
    df.loc[df['资产编号'] == num, '资产类别'] = df_change.loc[df_change['资产编号'] == num, '新类别编号'].to_numpy()[0]
    df.loc[df['资产编号'] == num, '资产类别名称'] = df_change.loc[df_change['资产编号'] == num, '新类别名称'].to_numpy()[0]

查看资产类别数量统计：
 

df['资产类别'].value_counts()

 这些事类别的代号，然后写个字典，让代号和名称一一对应：

asset_category={'01': '公路及构筑物', '02': '房屋及建筑物', '03': '机械设备', '04': '运输设备', '05': '办公及电子设备', '06': '仪器及实验设备', '07': '安全设施', '08': '收费设施', '09': '通信监控设施', '10': '融资租赁及改良支出', '98': '土地', '99': '其他','0201': '办公用房','0202': '职工用房','0203': '仓库','0204': '客运站房屋','0205': '厂房','0206': '服务区','0207': '站所用房','02101': '非生产用房','02102': '建筑物及附属设施','02103': '房屋建筑物','0299': '其他','0301': '施工机械','0302': '生产及动力设备','0399': '其他','0401': '生产车辆','0402': '营运车辆','0403': '办公用车','0499': '其他','9901':'广告牌','9902':'其他设备'}
(df['资产类别'].map(asset_category)==df['资产类别名称']).all()

 这里的true表示数据里面的代号和名称都是一致的。

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 资产分类计算导出

 开始正式的分类汇总的代码：

查看类型：

df['资产类别名称'].unique()

 直接计算汇总表，并且在最后一行加上汇总项：

df_sums=df.groupby('资产类别名称').sum(numeric_only=True).T.assign(汇总=lambda x:x.sum(1)).T
df_sums

 可以看到最后一行是汇总行，这是只保留的数值型数据的汇总，文字型数据都不见了。

如果需要明细，这种只保留数值是不行的。

我们自定义一个函数，可以对数据框加一行汇总，数值型数据就求和，字符串就为空：

def add_summary_row(df):
    numeric_df = df.select_dtypes(include=['number'])
    summary = numeric_df.sum()
    
    for col in df.columns.difference(numeric_df.columns):
        summary[col] = None
        
    result_df = pd.concat([df, pd.DataFrame(summary).T])
    result_df.index = list(range(len(df.index))) + ['汇总']

    return result_df

然后把每一类资产都进行这个函数的处理，写入excel不同的sheet里面，再加上一个汇总项表：

sheets = {'办公用房': '房屋建筑物','办公及电子设备': '办公及电子设备', '生产及动力设备': '生产及动力设备', 
          '办公用车': '办公车辆', '生产车辆': '生产车辆', '安全设施': '安全设施', '其他设备': '家具和其他','汇总':'汇总'}
with pd.ExcelWriter('汇总.xlsx') as writer:
    for key, value in sheets.items():
        df_temp=df[df['资产类别名称'] == key]  #取出每一类框
        df_temp=add_summary_row(df_temp)       #添加汇总项
        df_temp.to_excel(writer, sheet_name=f'{value}{len(df_temp)-1:.0f}')  #写入sheet，名称+数量
    df_sums.index=df_sums.index.map(sheets)
    df_sums.to_excel(writer, sheet_name='汇总') #写入汇总表

完成！！看看效果：

 

 可以看到下面很多sheet，分门别类了，数字是这个类型的资产有多少个。最后都有汇总，还有总汇总表。