3家水果店季度销售表让我头秃?1 行 Python 代码直接救命!

职场人的时间该用在刀刃上！告别低效手工操作，从 Python 自动化思路入手

现在你就是拥有 3 家分店的水果连锁店老板，收到店长们提交的季度销售表后，却无法快速掌握整体销售情况？别担心，手把手教你用 Python 实现销售数据高效汇总！

三个表格的格式：

我的编程思路：

最终效果：

代码分享：

导入pandas库，这是数据分析库，后台会自动调用openpyxl去读取和写入（仅xlsx格式），如果是xls格式会调用xlrd

import pandas as pd

填写文件路径，因为示例才3个，所有未使用os库，os库可以读取文件夹内所有excel表路径

并创建空列表，用于后续获取的数据存储

# 定义文件路径
文件路径 = ["李晓燕1号店.xlsx", "林佳2号店.xlsx", "张丹3号店.xlsx"]

# 存储所有数据的列表
数据存储 = []

挨个读取表格内容，并将内容存储至空列表里

for 文件 in 文件路径:  
    df = pd.read_excel(
        文件,
        sheet_name=0,   # 读取第一个工作表
        usecols="A:D",  # 读取A到D列
        header=0        # 第一行作为列标题
    )
    
    # 添加到数据列表
    数据存储.append(df)

合并数据，例如：草莓，在2、5、15、22行均有数据，即将这些行的、每一列都进行累计

# 合并所有数据
合并后数据 = pd.concat(数据存储, ignore_index=True)

# 按产品名称分组并求和
求和结果 = 合并后数据.groupby('产品', as_index=False).agg({
    '3月销量': 'sum',
    '4月销量': 'sum',
    '5月销量': 'sum'
})

'5月销量': 'sum'：这个是pandas的聚合函数，代表累加的意思

常用聚合函数有这些：

累计去重后计算三店各产品的季度总销量

求和结果['总销量'] = 求和结果['3月销量'] + 求和结果['4月销量'] + 求和结果['5月销量']

保存输出新文件

求和结果.to_excel(r"三店销量汇总.xlsx", index=False)

为了数据更直观，可进行排序，这里以总销量进行排序

求和结果 = 求和结果.sort_values('总销量', ascending=False).reset_index(drop=True)

ascending：如果是False是降序，True是升序，以下是降序输出结果

代码是工具，思路才是核心。期待你用这些方法，解锁属于自己的高效办公方案！欢迎骚扰，咱们下期见！