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9.5 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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利润表数据处理脚本
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功能：
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1. 将数字转换为以亿为单位（保留两位小数）
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2. 删除配置文件中指定的行
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3. 第一行为日期
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4. 输出为 Excel 格式
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"""
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import pandas as pd
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import json
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import os
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from pathlib import Path
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def load_config(config_path):
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"""加载配置文件"""
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with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
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config = json.load(f)
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return config
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def is_decimal_number(value):
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"""判断是否为小数（绝对值小于1的数字）"""
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if pd.isna(value) or value == '' or value is None:
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return False
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try:
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num = float(value)
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# 如果绝对值小于1，认为是小数/比率
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return abs(num) < 1
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except (ValueError, TypeError):
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return False
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def is_large_number(value):
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"""判断是否为需要转换的大数字（绝对值>=1）"""
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if pd.isna(value) or value == '' or value is None:
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||
return False
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try:
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num = float(value)
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||
# 如果绝对值>=1，认为是需要转换的大数字
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return abs(num) >= 1
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except (ValueError, TypeError):
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return False
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def convert_to_yi(value):
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"""将数字转换为以亿为单位，保留两位小数"""
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if pd.isna(value) or value == '' or value is None:
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return value
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# 统一转换为浮点数进行处理
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num = None
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# 如果已经是数值类型，直接使用
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if isinstance(value, (int, float)):
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num = float(value)
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else:
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# 处理字符串格式
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try:
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# 转换为字符串并清理
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str_value = str(value).strip()
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# 去除等号（Excel公式格式，如 "=557395000000"）
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if str_value.startswith('='):
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str_value = str_value[1:]
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# 去除常见的数字格式字符（逗号、空格等）
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str_value = str_value.replace(',', '').replace(' ', '').replace('，', '')
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# 如果为空，返回原值
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if str_value == '' or str_value.lower() == 'nan':
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return value
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# 转换为浮点数（支持科学计数法，如 "2.07327E+12"）
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num = float(str_value)
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except (ValueError, TypeError):
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# 如果无法转换，返回原值
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return value
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# 如果成功转换为数字
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if num is not None:
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# 如果是小数（比率），返回去除等号后的值
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if abs(num) < 1:
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# 如果原值是字符串且以等号开头，返回去除等号后的值
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if isinstance(value, str) and value.strip().startswith('='):
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return str_value
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return value
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# 转换为亿，保留两位小数
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yi_value = num / 100000000
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return round(yi_value, 2)
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# 如果无法处理，返回原值
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return value
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def find_row_by_name(df, row_name):
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"""在数据框中查找指定名称的行"""
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first_col = df.iloc[:, 0]
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# 尝试精确匹配
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mask = first_col == row_name
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if mask.any():
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return df[mask]
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# 尝试模糊匹配（去除空格）
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mask = first_col.str.strip() == row_name.strip()
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if mask.any():
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return df[mask]
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return None
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def process_income_statement_return_df(input_file, config_file):
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"""
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处理利润表文件并返回 DataFrame
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参数：
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input_file: 输入的CSV/Excel文件路径
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config_file: 配置文件路径
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返回：
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pandas.DataFrame: 处理后的数据框
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"""
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print(f"正在读取文件: {input_file}")
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# 读取数据文件
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if input_file.endswith('.csv'):
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df = pd.read_csv(input_file, encoding='utf-8')
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else:
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df = pd.read_excel(input_file)
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print(f"文件读取成功，共 {len(df)} 行")
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# 加载配置文件
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config = load_config(config_file)
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rows_to_delete = config.get('rows_to_delete', [])
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print(f"配置文件加载成功，需要删除 {len(rows_to_delete)} 种行")
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# 记录要删除的行索引
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indices_to_delete = set()
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# 查找并标记要删除的行
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for row_name in rows_to_delete:
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row_data = find_row_by_name(df, row_name)
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||
if row_data is not None and len(row_data) > 0:
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for idx in row_data.index:
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indices_to_delete.add(idx)
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print(f" 标记删除: {row_name}")
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print(f"\n共标记 {len(indices_to_delete)} 行待删除")
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# 创建结果数据框
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result_rows = []
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# 首先添加日期行
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date_row = find_row_by_name(df, '日期')
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date_idx = None
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if date_row is not None and len(date_row) > 0:
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date_idx = date_row.index[0]
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result_rows.append(df.iloc[date_idx].tolist())
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||
indices_to_delete.add(date_idx)
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print("已添加日期行作为第一行")
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else:
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print("警告: 未找到日期行")
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# 处理其他行
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print("\n开始处理数据...")
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processed_count = 0
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for idx in range(len(df)):
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# 跳过要删除的行
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if idx in indices_to_delete:
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continue
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row = df.iloc[idx].tolist()
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processed_row = []
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# 处理每一列
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for col_idx, value in enumerate(row):
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if col_idx == 0:
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# 第一列是名称，不处理
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processed_row.append(value)
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else:
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# 其他列，转换大数字为亿
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converted_value = convert_to_yi(value)
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processed_row.append(converted_value)
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result_rows.append(processed_row)
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processed_count += 1
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print(f"共处理 {processed_count} 行数据")
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# 创建结果数据框（不使用列名）
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result_df = pd.DataFrame(result_rows)
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print("\n处理完成！")
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print(f"总行数: {len(result_df)}")
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return result_df
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def process_income_statement(input_file, config_file, output_file):
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"""
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||
处理利润表文件并保存
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参数：
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input_file: 输入的CSV/Excel文件路径
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config_file: 配置文件路径
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output_file: 输出文件路径
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"""
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# 调用处理函数获取 DataFrame
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result_df = process_income_statement_return_df(input_file, config_file)
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# 保存结果
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print(f"\n正在保存结果到: {output_file}")
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||
# 强制使用 xlsx 格式
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if not output_file.endswith('.xlsx'):
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output_file = output_file.rsplit('.', 1)[0] + '.xlsx'
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||
# 保存时不写入列名和索引
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result_df.to_excel(output_file, index=False, header=False, engine='openpyxl')
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print(f"输出文件: {output_file}")
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def main():
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"""主函数"""
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# 获取脚本所在目录
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script_dir = Path(__file__).parent
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# 设置路径
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input_dir = script_dir / 'input'
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config_dir = script_dir / 'config'
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output_dir = script_dir / 'output'
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# 创建输出目录
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output_dir.mkdir(exist_ok=True)
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# 配置文件路径
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config_file = config_dir / 'income_statement_config.json'
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if not config_file.exists():
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print(f"错误: 配置文件不存在: {config_file}")
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return
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# 查找input目录下的文件
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if not input_dir.exists():
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||
print(f"错误: input目录不存在: {input_dir}")
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return
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# 获取所有CSV和Excel文件（可以根据文件名筛选利润表）
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input_files = []
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for pattern in ['*利润表*.csv', '*利润表*.xlsx', '*利润表*.xls',
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'*income*.csv', '*income*.xlsx', '*income*.xls']:
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input_files.extend(list(input_dir.glob(pattern)))
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# 去重
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input_files = list(set(input_files))
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if not input_files:
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print(f"警告: 在 {input_dir} 目录下未找到利润表文件")
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print("提示: 文件名应包含'利润表'或'income'")
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print("\n如需处理所有文件，请修改脚本中的文件匹配规则")
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||
# 备选：处理所有文件
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all_files = list(input_dir.glob('*.csv')) + \
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||
list(input_dir.glob('*.xlsx')) + \
|
||
list(input_dir.glob('*.xls'))
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||
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||
if all_files:
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||
print(f"\n发现 {len(all_files)} 个文件，是否全部处理？")
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input_files = all_files
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||
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||
if not input_files:
|
||
print("未找到任何文件")
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||
return
|
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||
print(f"找到 {len(input_files)} 个文件待处理\n")
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||
# 处理每个文件
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for input_file in input_files:
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print(f"\n{'='*60}")
|
||
print(f"处理文件: {input_file.name}")
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print(f"{'='*60}")
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||
# 生成输出文件名（统一使用 .xlsx 扩展名，去除"合并报表_"）
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base_name = input_file.stem # 不带扩展名的文件名
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# 清理文件名
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import re
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||
base_name = base_name.replace('合并报表_', '').replace('合并报表', '')
|
||
base_name = re.sub(r'_+', '_', base_name).strip('_')
|
||
output_file = output_dir / f"{base_name}.xlsx"
|
||
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try:
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||
process_income_statement(
|
||
str(input_file),
|
||
str(config_file),
|
||
str(output_file)
|
||
)
|
||
except Exception as e:
|
||
print(f"处理文件时出错: {e}")
|
||
import traceback
|
||
traceback.print_exc()
|
||
|
||
print(f"\n{'='*60}")
|
||
print("所有文件处理完成！")
|
||
print(f"结果保存在: {output_dir}")
|
||
print(f"{'='*60}")
|
||
|
||
|
||
if __name__ == '__main__':
|
||
main()
|
||
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