python 代码中的错误输出用于搜索和计算 excel 中扫描的条形码

Question

我有一个 xlsx 文件，它的“C”列包含事物的条形码，我想插入条形码来计算它们（每个条形码的数量将放在“G”列的相应单元格中）主要问题是：当插入的条形码在“C”列的任何单元格中都不存在时，我想收到一条显示“找不到条形码”的消息这是我要处理的文件的 link :

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1r4fwLnkVI-Qt_f-gNtogkPgYMYEA44rg/edit?usp=sharing&ouid=118007873808820761459&rtpof=true&sd=true

这里是 excel 文件的截图：

代码是：

但是当我插入条形码时（对于存在于“C”列或其他不存在的条形码），我会给出输出：“找不到条形码”。当 C 列中不存在插入的条形码并继续要求输入时，我喜欢得到“找不到条形码”

但是当我插入我确定存在的条形码时出现此错误:

有什么建议吗？

Answer 1

我认为这会起作用：

from numpy import int64 # handle large integers
import pandas as pd
from io import StringIO
import time


# df = pd.read_csv(StringIO(inp),sep=';')
df = pd.read_excel(r'C:\Users\dcg601\Downloads\test2.xlsx', header=None)
# df[2] = df[2].astype('int') # need to do that to enable comparisons
# df.iloc[:2]
df.iloc[:,6] = df.iloc[:,6].fillna(0)
df.iloc[:,2] = df.iloc[:,2].astype('str')
df.iloc[:,2] = df.iloc[:,2].str.strip('\u202a') # strips the right to left character
df.iloc[:,2] = df.iloc[:,2].astype('int64') # necessary cause numbers are too large

n = input("SCAN Barcode : ")
n = int64(n)
while n != 0 :
    if(n in df[2].values):
        df.loc[df[2]==int64(n),6]+=1
        df.to_excel(r'C:\Users\dcg601\Downloads\test2.xlsx',index=False,header=False)
    else :
        print("Barcode not found")
        time.sleep(5)
    print()
    n = input("SCAN Barcode : ")
    n = int64(n)

备注：

df[2] = df[2].astype('int') 否则比较失败。 pandas 如果我没记错的话，默认值是字符串，
输入后你应该用n = int(n)转换成整数，否则输入的n是字符串，
if 条件应该检查 n in df[column].values 而不仅仅是 n in df[column]。

编辑：添加了一些 iloc，但它们可能不是很有必要，制作了一些条带和与 str

之间的转换

python 代码中的错误输出用于搜索和计算 excel 中扫描的条形码

wrong output in a python code for search and count the scanned barcodes in excel

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