如何在Python中基于设定条件比对多列数据完成账户利率校验

前置依赖 #

首先安装需要的工具库：

pip install pandas openpyxl

校验规则说明 #

• 银行账户唯一标识为Account字段，账户关联Level1，Level1关联Level2，Level2对应唯一基准币种Currency
• 需独立校验四个利率相关字段：Credit Rate、Credit Code、Debit Code、Debit Rate，四个字段关联的币种需与对应Level2的Currency完全匹配
• 四个字段全部符合规则判定为正常，任意字段不匹配判定为异常

核心实现代码 #

import pandas as pd

# 1. 读取数据集，Excel和csv对应修改读取方法即可
df = pd.read_excel("你的数据集路径.xlsx")

# 2. 预生成Level2与对应币种的映射表，避免重复匹配提升效率
# 若有单独维护的Level2币种映射表，可单独读取生成该映射字典，避免业务数据脏值影响准确性
level2_currency_map = df.drop_duplicates(subset="Level2").set_index("Level2")["Currency"].to_dict()

# 3. 定义单条数据校验函数
def check_row(row):
    # 获取当前行对应Level2的基准币种
    standard_currency = level2_currency_map.get(row["Level2"])
    if not standard_currency:
        return "异常"
    # 校验逻辑可根据实际字段格式调整，例：若Rate字段仅存数值无币种标识，可删除对应校验行
    if (row["Credit Code"] == standard_currency 
        and row["Debit Code"] == standard_currency
        and str(row["Credit Rate"]).endswith(standard_currency)
        and str(row["Debit Rate"]).endswith(standard_currency)):
        return "正常"
    else:
        return "异常"

# 4. 应用校验规则生成新的校验结果列
df["校验结果"] = df.apply(check_row, axis=1)

# 5. 结果导出
df.to_excel("校验结果全量.xlsx", index=False)
# 仅导出异常数据供排查
df[df["校验结果"] == "异常"].to_excel("异常数据列表.xlsx", index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alan Paul