「工作中的那些Excel难题」

「1. 批量生成复杂报表」

「问题：」
有一个客户列表，你需要每天生成一堆报表，分别保存到不同的文件夹里，手动操作要命！

「解决方案：」
Python一次性搞定！

「代码示例：」

from openpyxl import Workbook
import os

# 创建客户列表
customers = ["Alice", "Bob", "Charlie"]

# 批量生成Excel文件
output_dir = "reports"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

for customer in customers:
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    ws.title = "Summary"
    ws["A1"] = f"Report for {customer}"
    ws["A2"] = "Data goes here..."
    wb.save(f"{output_dir}/{customer}_report.xlsx")

print(f"报表已保存到 {output_dir} 文件夹！")

「2. 自动清洗脏数据」

「问题：」
客户提供的Excel文件，数据格式千奇百怪，乱七八糟！你要手动清洗1000多行数据，头都大了。

「解决方案：」
Python自动清洗，效率999倍提升！

「代码示例：」

import pandas as pd

# 模拟脏数据
data = {
    "Name": [" Alice ", "BOB", "Charlie "],
    "Age": ["25", "twenty-six", "27"],
    "Salary": ["10000$", "15000$", "20000$"]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 清洗数据
df["Name"] = df["Name"].str.strip().str.title()  # 去掉空格并首字母大写
df["Age"] = pd.to_numeric(df["Age"], errors="coerce")  # 转为数字，非数字变NaN
df["Salary"] = df["Salary"].str.replace("$", "").astype(int)  # 移除$符号并转为整数

print(df)

「3. 合并多个Excel文件」

「问题：」
老板发给你50个文件夹，每个文件夹都有数百个Excel文件，你需要合并它们，疯了吧？

「解决方案：」
Python一行代码跑一片森林。

「代码示例：」

import pandas as pd
import os

# 模拟文件路径
file_paths = ["file1.xlsx", "file2.xlsx", "file3.xlsx"]

# 合并所有文件
combined_df = pd.concat(pd.read_excel(file) for file in file_paths)
combined_df.to_excel("combined.xlsx", index=False)

print("文件已合并为 combined.xlsx！")

「4. 自动创建图表」

「问题：」
你需要从数据中生成各种图表，比如柱状图、折线图，还要改颜色、加标题。Excel每次调整样式都要点来点去。

「解决方案：」
Python自动生成炫酷图表！

「代码示例：」

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟数据
data = {
    "Department": ["Sales", "HR", "IT", "Finance"],
    "Revenue": [100000, 50000, 120000, 70000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制柱状图
plt.bar(df["Department"], df["Revenue"], color="skyblue")
plt.title("Department Revenue")
plt.xlabel("Department")
plt.ylabel("Revenue")
plt.savefig("revenue_chart.png")  # 保存为图片
plt.show()

「5. 根据条件筛选并生成新文件」

「问题：」
你的Excel里有十万条数据，现在需要根据某些条件筛选出满足要求的数据，并保存为新的文件，Excel筛选操作很容易卡死。

「解决方案：」
Python轻松筛选并保存。

「代码示例：」

import pandas as pd

# 模拟大数据
data = {
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "Daisy", "Edward"],
    "Age": [25, 30, 35, 40, 45],
    "Department": ["HR", "Sales", "IT", "Finance", "Sales"]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 条件筛选：只保留Sales部门的员工
filtered_df = df[df["Department"] == "Sales"]

# 保存筛选后的数据到新文件
filtered_df.to_excel("filtered_data.xlsx", index=False)

print("筛选完成，结果已保存为 filtered_data.xlsx")

如果你对Excel的操作已经让你怀疑人生，是时候学点Python了！
从批量任务到复杂数据处理，从数据清洗到自动化报表，Python都能做到。