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  • Python自动化之手把手教你处理处理账单

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    前言

     很多人都不知道怎么处理或者是不知道自己每个月的钱的去处在哪。故本次为大家带来如何用Python处理自己的微信账单(支付宝账单),干货满满。
     这里以4月份的200条数据为例子,数据仅供参考

    如何导出自己的微信账单?

    百度的教程已经不适用,具体教程请看下方

    • 1.找到微信支付
    • 2.点击我的账单
    • 3账单明细
    • 4.右上角的常见问题
    • 5.最上方的下载账单
    • 6.点击用于个人对账
    • 7.输入邮箱地址

    稍后账单会自动发送至邮箱中

    拿到账单后如何进行下一步操作?

    首先,不管是写什么代码,都必须要知道自己需要用到的第三方库是什么,本次会用到以下第三方库,请预先导入。

    • pandas
    • openpyxl
    • time

    CMD导入方式:

    • pip install pandas
    • pip install openpyxl
    • pip install time

    Pycharm 导入方式:

    在这里插入图片描述

    处理xlsx文件

    首先,肯定还是先读取文件,在这我们用load_workbook(文件名 +.xlsx) 进行读取目标Excel
    在这里插入图片描述
    接下来,获取当前工作的表,在这里不用关心表名是什么,因为利用

    wb = load_workbook(file_name + '.xlsx')
    ws = wb.active
    

    已经自动获取了。

    删除无关数据
    ws.delete_rows(1,16) #删除第 1 行起的 16 行(含起始)
    ws.delete_cols(9,2) #删除第 9 列起的 2 列(含起始)
    

    在这里为了代码效果的演示明显,我已经将上面处理好的数据,另存为一个xlsx文件。
    文件名称为:file_name + 现在的时间 +.xlsx
    剩下的就是处理你想获取的数据,当然,处理的数据肯定以上面处理好的xlsx文件进行二次处理。

    二次处理xlsx

    data1=test[-test['交易类型'].str.contains('微信红包')] #然后再删除列里有微信红包的数据
    data1=data1[-data1['交易类型'].str.contains('转入零钱通')] #然后再删除列里转入零钱通里面的
    

    最后,将二次处理的数据重新保存一份,保存格式还是file_name + 现在的时间 +.xlsx

    后言

    本次的分享到这里已经结束了,创作不易,请勿抄袭,转载请告知博主或注明转载来处
    最后,完整代码在这里

    import pandas as pd
    import openpyxl
    from pandas import Series,DataFrame
    from openpyxl import *
    import time, datetime
    
    file_name = '文件名'
    now = time.strftime("%Y%m%d%H%M%S", time.localtime())
    wb = load_workbook(file_name + '.xlsx')
    ws = wb.active
    ws.delete_rows(1,16) #删除第 1 行起的 16 行(含起始)
    ws.delete_cols(9,2) #删除第 9 列起的 2 列(含起始)
    wb.save(file_name + ' - ' + now + ' - 1 - 已删除无效行和列.xlsx')
    
    test = pd.read_excel(file_name + ' - ' + now + ' - 1 - 已删除无效行和列.xlsx')
    data1=test[-test['交易类型'].str.contains('微信红包')] #然后再删除列里有微信红包的数据
    data1=data1[-data1['交易类型'].str.contains('转入零钱通')] #然后再删除列里转入零钱通里面的
    data1.to_excel(file_name + ' - ' + now + ' - 2 - 红包和零钱通.xlsx', index=False) #将处理后的结果写入新表
    
    print("亲,已全部删除无效数据")
    

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