工作中经常会用到对账单，一般我们都是用Excel进行汇总，每次总是有大量的重复工作，很是烦人，今天我教大家用Python一键生成对账单，非常省事，再也不用加班加点了 。
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一、准备基础数据
首先，我们用Excel创建三张基础数据表，其中sheet1重新命名为客户销售明细表，sheet2预收款明细表，sheet3期初余额表 。如图：（我这里的三张表，都放在了我的电脑桌面上，一个叫账户平衡表.xlsx的Excel工作簿中，你也可以建三个工作簿分别存放，图2、图3、图4中可看到我的基础数据表，里面有三个sheet表，并已重命名，且每一张表都预输入了客户相关信息 。）
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图1
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图2
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图3
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图4
二、要求
输入客户名称，一键调出客户销售明细及账户余额等信息 。
三、思路
由于数据分别存放在三张表上，所以我们最关键的步骤就是要合并三张表，然后写搜索条件代码即可 。
四、写代码
1、导入pandas模块
import pandas as pd
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2、导入数据并处理空值
df1=pd.read_excel(r"C:UsersAdministratorDesktop账户平衡表.xlsx",sheet_name='客户销售明细')3、设置要查询的变量
df2=pd.read_excel(r"C:UsersAdministratorDesktop账户平衡表.xlsx",sheet_name='预收款')
df3=pd.read_excel(r"C:UsersAdministratorDesktop账户平衡表.xlsx",sheet_name='期初余额')
df1.fillna(0,inplace=True)
df2.fillna(0,inplace=True)
【python 一键生成对账单】df3.fillna(0,inplace=True)
name='客户名称'4、设置要查询的字段
list1=['customer','product','单位','单价','发货','调货','退货','实销','运费']5、分别对三个表进行分类汇总
list2=['customer','本期预收_玉米','本期预收_小麦']
list3=['customer','期初余额_玉米','期初余额_小麦']
df1=df1[list1]
df2=df2[list2]
df3=df3[list3]
表1
df1=df1.groupby(['customer','product','单价']).sum()效果如下图：
df1.reset_index('product',inplace=True,drop=False)
df1.reset_index(inplace=True)
df1=df1[df1['customer']==name]
df1.reset_index(inplace=True)
df1
del df1['index']
df1
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表2
df2.groupby(['customer']).sum()
df2=df2[df2['customer']==name]
df2.reset_index(inplace=True,drop=False)
df2
del df2['index']
del df2['customer']
df2
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表3
df3.groupby(['customer']).sum()5、三表合并
df3=df3[df3['customer']==name]
df3.reset_index(inplace=True,drop=False)
df3
del df3['index']
del df3['customer']
df2=df1.merge(df2,left_index=True,right_index=True,how='left')效果如下：
df3=df2.merge(df3,left_index=True,right_index=True,how='left')
df3
df3.fillna(0,inplace=True)
df3
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6、对合并后的总表进行相关计算
df3['销售额']=df3['实销']*df3['单价']
df3['应收账款_玉米']=df3['销售额']-df3['运费']-df3['本期预收_玉米']+df3['期初余额_玉米']
df3['应收账款_小麦']=df3['期初余额_小麦']-df3['本期预收_小麦']
df3['应收账款']=df3['应收账款_玉米']+df3['应收账款_小麦']
df3.fillna(0,inplace=True)
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