Encuentre las ganancias y pérdidas en la hoja de Excel dada usando Pandas

En estos artículos, discutiremos cómo extraer datos del archivo de Excel y encontrar las ganancias y pérdidas en los datos dados. Supongamos que nuestro archivo de Excel tiene el aspecto de que tenemos que extraer el precio de venta y el precio de costo de la columna y encontrar las ganancias y pérdidas y almacenarlas en una nueva columna de DataFrame.

Para obtener el archivo de Excel utilizado, haga clic aquí.

Entonces, analicemos el enfoque:

Paso 1: Importe el módulo requerido y lea los datos de Excel.

# importing module
  
import pandas as pd;
  
# Creating df
# Reading data from Excel
data = pd.read_excel("excel_work/book_sample.xlsx");
  
print("Original DataFrame")
data

Producción :

Paso 2: Cree una nueva columna en DataFrame para las pérdidas y ganancias de la tienda

# Create column for profit and loss
data['Profit']= None
data['Loss']= None
  
data

Producción :

Paso 3: establezca el índice para el precio de venta, el precio de costo, las ganancias y las pérdidas para acceder a las columnas del marco de datos

# set index
index_selling = data.columns.get_loc('Selling Price')
index_cost = data.columns.get_loc('Cost price')
index_profit = data.columns.get_loc('Profit')
index_loss = data.columns.get_loc('Loss')
  
print(index_selling, index_cost, index_profit, index_loss)

Producción :

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Paso 4: Calcule las ganancias y pérdidas de acuerdo con el índice de cada columna.

Profit = Selling price - Cost price
Loss = Cost price - Selling price

# Loop for accessing every index in DataFrame
# and compute Profit and loss
# and store into new column in DataFrame
for row in range(0, len(data)):
    if data.iat[row, index_selling] > data.iat[row, index_cost]:
        data.iat[row, index_profit] = data.iat[row,
                                               index_selling] - data.iat[row, index_cost]
    else:
        data.iat[row, index_loss] = data.iat[row,
                                             index_cost]-data.iat[row, index_selling]
data

Producción :