用Python帮媳妇实现自动化办公！（文末附代码）

大家好，我是强哥

来编程需求啦，不过这次需求来自媳妇，大概就是用Python批量处理Excel文件，实现自动化办公。

一、具体需求

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有以下N个表，每个表的结构一样，如下：

需要把所有表数据汇总，把每个人的得分、积分分别加起来，然后按总积分排名，总积分一致时，名次一致且非连续排序；积分一致的前提下，按总得分降序展示，但不改变排名，结果如下：

二、Python开发

1、导入所需的包

import pandas as pd``import glob

2、获取所有Excel文件的文件路径

excel_files = glob.glob("./样例数据/*.xlsx")

3、将各表数据合并到主DataFrame

# 初始化一个空DataFrame
merged_df = pd.DataFrame()

# 循环读取每个Excel文件并合并到DataFrame
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file, header=1)  # 读取Excel文件，跳过第一行数据
    merged_df = merged_df.append(df, ignore_index=True)  # 合并到主DataFrame

4、计算总积分和总排名

merged_df['总得分'] = merged_df.groupby('姓名')['月度得分'].transform('sum')  # 计算得分总和
merged_df['总积分'] = merged_df.groupby('姓名')['积分'].transform('sum')  # 计算积分总和
merged_df.drop_duplicates(subset=['姓名', '总积分'], keep='first', inplace=True)  # 去重

5、以总积分排名

merged_df['总排名'] = merged_df['总积分'].rank(ascending=False, method='min')

6、按总积分列的值进行排序，重置索引

merged_df = merged_df.sort_values(by=['总积分','总得分'], ascending=[False,False]).reset_index(drop=True)

7、获取需要输出的结果

result_df = pd.DataFrame()
result_df = merged_df.loc[:, ['姓名','总得分','总积分','总排名']].copy()

8、将合并后的DataFrame输出到一个新Excel文件

result_df.to_excel("总积分及排名.xlsx", index=False)

整个实现过程不是很难，但是能帮媳妇节省不少时间，嘿嘿！

希望大家也可以把Python语言用于工作、生活中，提高工作效率和生活乐趣。

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