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今

日

(資料圖片僅供參考)

雞

湯

大家好，我是皮皮。

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。

其實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！

大家好，我是皮皮。這篇文章主要盤點了一個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?？梢宰⒁庀旅鎺c：如果涉及到大文件數(shù)據(jù)，可以數(shù)據(jù)脫敏后，發(fā)點demo數(shù)據(jù)來（小文件的意思），然后貼點代碼（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！

小伙伴們，快快用實踐一下吧！如果在學(xué)習(xí)過程中，有遇到任何問題，歡迎加我好友，我拉你進(jìn)Python學(xué)習(xí)交流群共同探討學(xué)習(xí)。

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