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一、用Python计算余额=期初+借方-贷方?

可以使用以下Python代码计算余额：

balance=initial_balance+total_debits-total_credits

二、account函数的使用方法

`account`函数的使用方法因其应用场景和编程语言的不同而有所差异。在编程中，`account`一词通常与账户、财务计算等相关联，但它本身并不直接指向一个特定的函数，而是可能代表一个函数名、类名或模块中的一部分。

###一般性描述

在Python、JavaScript等编程语言中，`account`函数可能用于处理与账户相关的操作，如登录验证、余额查询、存款取款等。其使用方法大致可以归纳为以下几个步骤：

1.**定义函数**：首先，需要定义一个名为`account`的函数（或在类中使用相应的方法），并确定其参数和返回值。

2.**实现功能**：在函数体内实现具体的业务逻辑，如根据用户输入验证密码、查询账户余额、执行存取款操作等。

3.**调用函数**：在其他部分调用`account`函数，并传入必要的参数，根据函数设计获取返回值或处理函数的输出。

###示例（以Python为例）

在Python中，`account`函数可能用于实现登录验证的功能，如下所示：

```python

defaccount_login(password):

ifpassword=="预设密码":

print("登录成功！")

else:

print("密码错误！")

#调用函数

account_login(input("请输入密码："))

```

在这个例子中，`account_login`函数接收一个密码作为参数，并与预设的密码进行比较，根据比较结果输出相应的信息。需要注意的是，这里的`account_login`仅作为示例函数名，实际应用中可能根据具体需求命名为`account`或其他名称。

###结论

python一键生成对账单

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。

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。）

图1

图2

图3

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

importpandasaspd

2、导入数据并处理空值

df1=pd.read_excel(r"C:\Users\Administrator\Desktop\账户平衡表.xlsx"，sheet_name='客户销售明细')

df2=pd.read_excel(r"C:\Users\Administrator\Desktop\账户平衡表.xlsx"，sheet_name='预收款')

df3=pd.read_excel(r"C:\Users\Administrator\Desktop\账户平衡表.xlsx"，sheet_name='期初余额')

df1.fillna(0，inplace=True)

df2.fillna(0，inplace=True)

df3.fillna(0，inplace=True)

3、设置要查询的变量

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']

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]

5、分别对三个表进行分类汇总

表1

df1=df1.groupby(['customer'，'product'，'单价']).sum()

df1.reset_index('product'，inplace=True，drop=False)

df1.reset_index(inplace=True)

df1=df1[df1['customer']==name]

df1.reset_index(inplace=True)

df1

deldf1['index']

df1

效果如下图：

表2

df2.groupby(['customer']).sum()

df2=df2[df2['customer']==name]

df2.reset_index(inplace=True，drop=False)

df2

deldf2['index']

deldf2['customer']

df2

表3

df3.groupby(['customer']).sum()

df3=df3[df3['customer']==name]

df3.reset_index(inplace=True，drop=False)

df3

deldf3['index']

deldf3['customer']

5、三表合并

df2=df1.merge(df2，left_index=True，right_index=True，how='left')

df3=df2.merge(df3，left_index=True，right_index=True，how='left')

df3

df3.fillna(0，inplace=True)

df3

效果如下：

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)

df3

效果如下：

7、整理结果

order=['customer'，'product'，'发货'，'调货'，'退货'，'实销'，'单价'，'销售额'，'运费'，'期初余额_玉米'，'本期预收_玉米'，'应收账款_玉米'，'期初余额_小麦'，'本期预收_小麦'，'应收账款_小麦'，'应收账款']

df4=df3[order]

df4=pd.pivot_table(df4，index=['customer'，'product'，'单价']，aggfunc=sum，margins=True)

df4.reset_index(inplace=True)

df4=df4[order]

df4

对账单结果：

关键步骤总结：

1、分别导入三个基础表

2、分别汇总三个表，并按条件进行筛选

3、将三个符合条件的表合并

4、整理输出结果

今天的文章至此结束，如有不妥，请在下方留言评论。欢迎点赞、收藏、关注和评论。

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