摘要：数据分散：销售、库存、客服等5个部门，分别提交独立Excel文件，字段格式不统一（如销售额有的带单位，有的用千分位逗号）；
某电商公司运营小李每周都要面对这些“噩梦”：
1. 数据分散：销售、库存、客服等5个部门，分别提交独立Excel文件，字段格式不统一（如销售额有的带单位，有的用千分位逗号）；
2. 手动合并：需将各表“销售额”“订单量”等核心数据复制到总表，常因格式错误反复核对；
3. 效率低下：仅数据整理就要耗费3小时，若遇领导临时修改需求，只能加班重做。
1. 原始数据准备（模拟场景）
假设data文件夹下有3个部门的周报文件（销售部周报.xlsx、市场部周报.xlsx、客服部周报.xlsx），结构如下：
日期 销售额（元） 订单量
2024-01-01 12345 20
2024-01-02 67890 25
2. 代码逐行解析
import pandas as pd # 导入pandas库，用于数据处理
import os # 导入os模块，用于操作文件和目录
# 存储所有数据的列表，初始化为空
all_data =
# 遍历'data'文件夹下的所有文件
for file in os.listdir('data'):
if file.endswith('.xlsx'): # 筛选出Excel文件
file_path = os.path.join('data', file) # 拼接完整文件路径
data = pd.read_excel(file_path) # 读取Excel数据到DataFrame
all_data.append(data) # 将读取的数据添加到列表中
# 使用concat函数垂直合并所有DataFrame，ignore_index重置行索引
result = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
# 将合并后的数据保存到'总周报.xlsx'，不保存行索引
result.to_excel('总周报.xlsx', index=False)
3. 解决真实问题的细节优化
• 处理格式差异：若某表“销售额”列包含单位（如“12345元”），可在读取后用result['销售额'] = result['销售额'].str.replace('元', '').astype(float)去除单位并转换为数值；
• 自动筛选关键列：若只想保留“日期”和“销售额”，可在合并后添加result = result[['日期', '销售额']]；
• 错误处理：为避免文件读取失败，可添加try-except语句：
try:
data = pd.read_excel(file_path)
all_data.append(data)
except Exception as e:
print(f"读取{file}失败：{e}")
场景1：自动发送邮件周报
import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.application import MIMEApplication
from email.mime.text import MIMEText
msg = MIMEMultipart
msg['Subject'] = "本周销售总报告"
msg['From'] = "your_email@example.com"
msg['To'] = "manager@example.com"
# 附加文件
with open('总周报.xlsx', "rb") as f:
part = MIMEApplication(f.read, Name="总周报.xlsx")
part['Content-Disposition'] = f'attachment; filename="总周报.xlsx"'
msg.attach(part)
# 发送邮件
with smtplib.SMTP("smtp.example.com", 587) as server:
server.starttls
server.login("your_email@example.com", "your_password")
server.sendmail("your_email@example.com", "manager@example.com", msg.as_string)
场景2：批量重命名文件
import os
folder_path = 'data'
for file in os.listdir(folder_path):
if file.endswith('.xlsx'):
new_name = file.replace('周报', '数据汇总') # 替换文件名关键词
old_path = os.path.join(folder_path, file)
new_path = os.path.join(folder_path, new_name)
os.rename(old_path, new_path)
1. 常见错误：
◦ ModuleNotFoundError：确认pandas库已安装，可尝试pip install --upgrade pandas更新；
◦ 文件路径错误：使用绝对路径（如C:/workspace/data/）或os.path.abspath获取当前目录。
2. 学习资源：
◦ 官方文档：Pandas文档、Smtplib文档；
◦ 实战课程：B站搜索“Python办公自动化案例”，或学习《Python数据处理实战30例》电子书。
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来源：绿叶菜
