RPA（Robotic Process Automation）是一种自动化技术，通过模拟人类操作，实现重复性、标准化的任务。在银行业务中，RPA机器人可以被用于自动化信用卡审批、客户服务、账户管理等多个领域。本文将介绍几个RPA常用的工具类命令，以便银行业者更好地了解和应用RPA技术。

一、Pandas库

Pandas是一个Python数据分析库，其中包含了多种数据处理和分析函数，如：

• 读取CSV文件：read_csv()
• 数据重聚合：concat()
• 聚合计算：reduce()
• 绘制关系图：plot()
• 数据清洗：drop_duplicates()
• 数据透视表：pivot_table()

这些函数可以被用于RPA机器人，以对银行业务数据进行清洗、分析和可视化。

例如，可以使用Pandas中的read_csv()函数读取CSV文件，并将其传递给RPA机器人进行处理。Pandas还提供了其他函数，如concat()、reduce()等，可以用于对数据进行聚合计算和关系图绘制等操作。

二、Pandas SQL功能

Pandas SQL（SQL for Pandas）是Pandas提供的一种SQL接口，可以让使用者使用SQL语句来对数据进行分析和处理。通过Pandas SQL功能，RPA机器人可以使用SQL语句来实现对数据的筛选、排序、聚合等操作。

例如，可以使用Pandas SQL中的query()函数查询所有年龄小于25岁的客户，并计算每个客户的平均账户余额。然后将结果传递给RPA机器人进行处理。

三、OpenPyXL库

OpenPyXL是一个用于读写Excel文件的Python库。使用OpenPyXL可以将Excel文件传递给RPA机器人进行处理。通过使用OpenPyXL，RPA机器人可以读取Excel文件中的数据，并进行简单的计算和筛选。

例如，可以使用OpenPyXL中的load_workbook()函数读取Excel文件，并使用cell()函数读取单元格的值。然后将这些值传递给RPA机器人进行处理。

四、Python UDF（User-Defined Function）库

Python UDF（User-Defined Function）是一种用于在Python中编写自定义函数的模块。使用Python UDF可以让RPA机器人能够调用自定义函数，并将其结果传递给RPA机器人进行处理。通过使用Python UDF，RPA机器人可以实现更加灵活和定制化的自动化任务。

例如，可以使用Python UDF中的userudf()函数编写一个函数，该函数接受一个字典参数，并返回一个浮点数。然后将该函数传递给RPA机器人进行处理。

总之，Pandas、OpenPyXL和Python UDF是RPA机器人常用的工具类命令。通过使用这些工具类命令，RPA机器人可以实现更加灵活和定制化的自动化任务，从而提高银行业务处理效率和准确性。