10python excel 一键式统计系统0.20

本文介绍了一个使用Python openpyxl库从不同Excel文件中读取资产负债表、利润表和纳税申报表数据,并将这些数据整合到一张财务状况表的过程。通过自动化的方式实现了数据的收集与汇总,简化了财务管理流程。
import openpyxl
#
# # 加载 excel 文件

########################资产负债表
fn_fuzhaibiao = '资产负债表.xlsx'
wb_fuzhaibiao = openpyxl.load_workbook(fn_fuzhaibiao)

ws_fuzhaibiao = wb_fuzhaibiao.get_sheet_by_name('资产负债表')
'''
print("年初存货:")
print(ws_fuzhaibiao['D13'].value)

print("流动资产合计:")
print(ws_fuzhaibiao['C19'].value)


print("应收账款:")
print(ws_fuzhaibiao['C8'].value)

print("存货:")
print(ws_fuzhaibiao['C13'].value)


print("固定资产原价:")
print(ws_fuzhaibiao['C23'].value)



print("本年折旧:")
print(ws_fuzhaibiao['C24'].value)


print("资产总计:")
print(ws_fuzhaibiao['C35'].value)



print("负债合计:")
print(ws_fuzhaibiao['G26'].value)
'''
########################利润表
fn_lirunbiao = '利润表.xlsx'
wb_lirunbiao = openpyxl.load_workbook(fn_lirunbiao)

ws_lirunbiao = wb_lirunbiao.get_sheet_by_name('利润表')

'''
print("营业收入:")
print(ws_lirunbiao['C4'].value)

print("营业成本:")
print(ws_lirunbiao['C5'].value)

print("税金及附加:")
print(ws_lirunbiao['C6'].value)

print("销售费用:")
print(ws_lirunbiao['C14'].value)

print("管理费用:")
print(ws_lirunbiao['C17'].value)

print("研发费用:")
print(ws_lirunbiao['C20'].value)

print("利息收入:")
print(ws_lirunbiao['C22'].value)

print("利息费用:")
print(ws_lirunbiao['C22'].value)


print("营业利润:")
print(ws_lirunbiao['C24'].value)

print("营业外收入:")
print(ws_lirunbiao['C25'].value)

print("营业外支出:")
print(ws_lirunbiao['C27'].value)

print("利润总额:")
print(ws_lirunbiao['C33'].value)

print("所得税费用:")
print(ws_lirunbiao['C34'].value)
'''


########################财务状况表
fn_caiwuzhuangkuang = '财务状况.xlsx'
wb_caiwuzhuangkuang = openpyxl.load_workbook(fn_caiwuzhuangkuang)

ws_caiwuzhuangkuang = wb_caiwuzhuangkuang.get_sheet_by_name('Sheet')


ws_caiwuzhuangkuang['AA18'] = ws_fuzhaibiao['D13'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA20'] = ws_fuzhaibiao['C19'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA21'] = ws_fuzhaibiao['C8'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA22'] = ws_fuzhaibiao['C13'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA23'] = ws_fuzhaibiao['C23'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA25'] = ws_fuzhaibiao['C24'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA26'] = ws_fuzhaibiao['C35'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA27'] = ws_fuzhaibiao['G26'].value

ws_caiwuzhuangkuang['AA29'] = ws_lirunbiao['C4'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA30'] = ws_lirunbiao['C5'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA21'] = ws_lirunbiao['C6'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA32'] = ws_lirunbiao['C14'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA33'] = ws_lirunbiao['C17'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA34'] = ws_lirunbiao['C20'].value

if (ws_lirunbiao['C22'].value<0):
    ws_caiwuzhuangkuang['AA36'] = abs(ws_lirunbiao['C22'].value)
    print(abs(ws_lirunbiao['C22'].value))
    print(ws_caiwuzhuangkuang['AA36'].value)

else:
    ws_caiwuzhuangkuang['AA37'] = ws_lirunbiao['C22'].value
    print(ws_lirunbiao['C22'].value)
    print(ws_caiwuzhuangkuang['AA37'].value)



ws_caiwuzhuangkuang['AA38'] = ws_lirunbiao['C24'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA39'] = ws_lirunbiao['C25'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA40'] = ws_lirunbiao['C27'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA41'] = ws_lirunbiao['C33'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA42'] = ws_lirunbiao['C34'].value
ws_caiwuzhuangkuang['AA42'] = ws_lirunbiao['C34'].value
'''
print("年初存货:")
print(ws_caiwuzhuangkuang['AA18'].value)


print("流动资产合计:")
print(ws_caiwuzhuangkuang['AA20'].value)


print("应收账款:")
print(ws_caiwuzhuangkuang['AA21'].value)

print("存货:")
print(ws_caiwuzhuangkuang['AA22'].value)


print("固定资产原价:")
print(ws_caiwuzhuangkuang['AA23'].value)



print("本年折旧:")
print(ws_caiwuzhuangkuang['AA25'].value)


print("资产总计:")
print(ws_caiwuzhuangkuang['AA26'].value)



print("负债合计:")
print(ws_caiwuzhuangkuang['AA27'].value)


print("营业收入:")
print(ws_lirunbiao['C4'].value)

print("营业成本:")
print(ws_lirunbiao['C5'].value)

print("税金及附加:")
print(ws_lirunbiao['C6'].value)

print("销售费用:")
print(ws_lirunbiao['C14'].value)

print("管理费用:")
print(ws_lirunbiao['C17'].value)

print("研发费用:")
print(ws_lirunbiao['C20'].value)

print("利息收入:")
print(abs(ws_lirunbiao['C22'].value))

print("利息费用:")
print(ws_lirunbiao['C22'].value)


print("营业利润:")
print(ws_lirunbiao['C24'].value)

print("营业外收入:")
print(ws_lirunbiao['C25'].value)

print("营业外支出:")
print(ws_lirunbiao['C27'].value)

print("利润总额:")
print(ws_lirunbiao['C33'].value)

print("所得税费用:")
print(ws_lirunbiao['C34'].value)




'''


########################财务状况表
fn_nashuishenbaobiao = '纳税申报表.xlsx'
wb_nashuishenbaobiao = openpyxl.load_workbook(fn_nashuishenbaobiao)

ws_nashuishenbaobiao = wb_nashuishenbaobiao.get_sheet_by_name('Sheet1')


ws_caiwuzhuangkuang['AA43'] = ws_nashuishenbaobiao['Z20'].value-ws_nashuishenbaobiao['Z21'].value+ws_nashuishenbaobiao['Z23'].value+ws_nashuishenbaobiao['Z24'].value+ws_nashuishenbaobiao['Z30'].value+ws_nashuishenbaobiao['Z31'].value-ws_nashuishenbaobiao['Z32'].value




















wb_caiwuzhuangkuang.save('财务状况.xlsx')
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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