从动态数据中的一列获取不同值的列表，其中另一列等于特定文本？

Question

我每天早上使用 SQL 和 Python 自动用数据填充 Excel 模板文件。在 Excel 文件中，以下表为例，我需要从

Code

列获取不同的代码列表，但前提是

New

列的值为

Y

。这是每天早上发布的自动报告，因此我无法进行任何手动数据操作。

现有数据样本：

| New | Code |
| --- | ---- |
| N   | RTB  |
| N   | RTB  |
| Y   | RTB  |
| N   | SCR  |
| N   | SCR  |
| Y   | SCR  |
| Y   | SCR  |
| N   | SLD  |
| N   | SLD  |
| N   | SLD  |
| N   | RTS  |
| N   | RTS  |
| Y   | RTS  |
| Y   | RTS  |
| N   | CC   |
| N   | CC   |

上表列出了 5 个代码，但在

Y

列中只有 3 个代码为

New

。我想要以下输出：

| Code |
| ---- |
| RTB  |
| SCR  |
| RTS  |  

创建一个数据透视表并按

New

列出，然后按

Code

创建正是我所需要的，但正如我上面所说，这必须完全自动化，因此数据透视表将无法工作。我只是想不出正确的公式。

这个公式让我很接近，但是使用上面的例子，它会列出所有五个代码：

=IFERROR(INDEX(DATA!$B$2:$B$9999, MATCH(0, INDEX(COUNTIF($A$1:A1, DATA!$B$2:$B$9999),0,0), 0))), "")

我也不知道如何告诉它按

New

列进行过滤。

如果有更简单的方法可以用 Python 或 SQL 来完成此操作，那么我也很擅长。我正在从 SQL 查询创建数据帧并将它们写入 Excel 以获得上面提到的动态数据。

谢谢！

Answer 1

Pandas 很乐意为您过滤和区分这些内容。

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'New': list('NNYNNYY'), 'Code': 'RTB RTB RTB SCR SCR SCR RTB'.split()})
>>> list(df[df.New == 'Y'].Code.unique())
['RTB', 'SCR']

随意使用类似的方法 .to_csv() 或 .to_sql() 将这些报告结果发送到您需要的地方。