盤點(diǎn)一個Python自動化辦公案例分享

回復(fù)“書籍”即可獲贈Python從入門到進(jìn)階共10本電子書

大家好，我是皮皮。

一、前言

前幾天在Python最強(qiáng)王者群【莫生氣】問了一個Python自動化辦公的問題，這里拿出來給大家分享下。

他的原始數(shù)據(jù)中，如下圖所示，這里脫敏后的處理：

原來粉絲的做法是，針對不同的合同號，屬于不同的產(chǎn)品，他自己單獨(dú)從excel中進(jìn)行篩選數(shù)據(jù)，比方說合同1為一個單獨(dú)的表格，合同2又為一個單獨(dú)的表格，合同3為一個單獨(dú)的表格，然后再針對3個不同的表格進(jìn)行單獨(dú)操作。

上面這個做法確實(shí)是可以行得通，但是篩選的話就比較費(fèi)時間，也費(fèi)精力，萬一出錯了，比方說少復(fù)制一行啥的，還容易出現(xiàn)混亂。

二、實(shí)現(xiàn)過程

其實(shí)這里可以在處理的時候，增加一個判斷，如果是合同1的話，就單獨(dú)為合同1寫個處理函數(shù)，同理，如果是合同2的話，就單獨(dú)為合同2寫個處理函數(shù)，以此類推。畢竟每個合同代表不同的產(chǎn)品，每個產(chǎn)品的模板處理還有部分差異。

然后公共部分的話，還是可以復(fù)用的，以前3個程序需要分別進(jìn)步跑程序，現(xiàn)在整合到一個代碼文件里邊，提升了效率。

if?__name__?==?'__main__':
????df?=?pd.read_excel("測試數(shù)據(jù).xlsx",?sheet_name="Sheet1",?usecols="B,E,F,M,Q,R,U,V,X,AC,AN:AR")
????df.columns?=?[c.strip()?for?c?in?df.columns]
????for?(b,?e,?m,?f),?df_split?in?df.groupby(['合同號',?'商品編號',?'收貨單位',?"城市名"]):
????????m?=?m.strip("*")
????????#?注意這里會過濾掉特殊省位
????????if?any(addr?in?f?for?addr?in?("廣東",?"安徽",?"浙江",?"福建",?"貴州")):
????????????continue
????????if?b.startswith("合同1"):
????????????title?=?"合同1"
????????????hetong1(title,?e)

????????elif?b.startswith("合同2"):
????????????title?=?"合同2"
????????????hetong2(title,?e)

????????elif?b.startswith("合同3"):
????????????title?=?"合同3"
????????????hetong3(title,?e)

????????else:
????????????print(f"該訂單屬于其他產(chǎn)品！")

程序改進(jìn)之后，順利地幫粉絲解決了問題，還提升了處理問題的效率，粉絲直呼好家伙！

三、總結(jié)

大家好，我是皮皮。這篇文章主要盤點(diǎn)了一個Python自動化辦公的問題，文中針對該問題，給出了具體的解析和代碼實(shí)現(xiàn)，幫助粉絲順利解決了問題。

最后感謝粉絲【莫生氣】提問，感謝【Python進(jìn)階者】給出的思路和代碼解析，感謝【馮誠】等人參與學(xué)習(xí)交流。

【提問補(bǔ)充】溫馨提示，大家在群里提問的時候。可以注意下面幾點(diǎn)：如果涉及到大文件數(shù)據(jù)，可以數(shù)據(jù)脫敏后，發(fā)點(diǎn)demo數(shù)據(jù)來（小文件的意思），然后貼點(diǎn)代碼（可以復(fù)制的那種），記得發(fā)報錯截圖（截全）。代碼不多的話，直接發(fā)代碼文字即可，代碼超過50行這樣的話，發(fā)個.py文件就行。

大家在學(xué)習(xí)過程中如果有遇到問題，歡迎隨時聯(lián)系我解決（我的微信：pdcfighting1），應(yīng)粉絲要求，我創(chuàng)建了一些高質(zhì)量的Python付費(fèi)學(xué)習(xí)交流群和付費(fèi)接單群，歡迎大家加入我的Python學(xué)習(xí)交流群和接單群！