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楼主: 酸茄子

[求助] 按结算时间“2024-5-1”,放单子用户姓名和接单用户合计,等于放单价-接单价

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 楼主| 发表于 2024-6-25 16:20 | 显示全部楼层
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我一口气写完,运行起来报错了。VBA半吊子也不知道怎么改,之前是用SUNIFS条件求和做得这个表,每个月发现有新增的公司,还得手工增加,还是想用VBA比较好。你能帮改下代码吗,给你点一杯瑞幸

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发表于 2024-6-25 16:39 | 显示全部楼层
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看看透视做的,是否能满足需求
111.png

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21.52 KB, 下载次数: 2

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 楼主| 发表于 2024-6-25 17:35 | 显示全部楼层
混沌音符 发表于 2024-6-25 16:39
看看透视做的,是否能满足需求

能不能用VBA做呢,这种表格太多,要生成新的透视表,工作簿表格又多又卡

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发表于 2024-6-25 17:42 | 显示全部楼层
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本帖最后由 混沌音符 于 2024-6-25 17:57 编辑
酸茄子 发表于 2024-6-25 17:35
能不能用VBA做呢,这种表格太多,要生成新的透视表,工作簿表格又多又卡

额……你原本的宏差不多要推翻重来>.<(另外附件的数据源是有处理过的吧?不是系统导出的原始样子,C列D列I列原本应该是文本来的吧?)
透视能跑的话还是建议用透视吧,前期好生成,后期好维护。如果多个表格的话,可以用VBA复制多个透视,再用VBA批量替换透视数据源

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发表于 2024-6-25 18:57 | 显示全部楼层
Python+Pandas:
import pandas as pd

df = pd.read_excel('pandas exercise/sample294.xlsx', usecols='a:l', nrows=21)
df1 = df.pivot(index='结算时间', columns='放单用户姓名', values='放单价').fillna(0)
df2 = df.pivot(index='结算时间', columns='接单用户', values='接单价').fillna(0)
df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)
df3.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('放单用户', x) for x in df3.columns[:5]] + [('接单用户', x) for x in df3.columns[-2:]])
df3[('手续费收入', '')] = df3.xs('放单用户', axis=1, level=0).sum(axis=1) - df3.xs('接单用户', axis=1, level=0).sum(axis=1)
df3.index = df3.index.astype('str')
df3.loc['总计'] = df3.sum()
df3
image.jpg
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