在忙碌的职场中，我们时常被繁琐的数据处理任务所困扰，特别是当面对成百上千张Excel表格时，那种无力感和焦虑感几乎让人崩溃。想象一下，去年公司共有278天领用物料，这些领用记录分散在278张不同的Excel表中。如果让你手动合并这些表格，再统计物料的领用量，并按领用量从高到低排序，恐怕你会觉得这是一项几乎不可能完成的任务。但是，别担心！今天，我们就来介绍一种神奇的方法，利用Python编程语言中的pandas库，让你一键解决这个看似不可能的任务，让你的工作效率瞬间飙升！

故事背景

去年共有278天领用了物料，这些领用记录分散在278张Excel表中。现在，老板想要了解哪些物料领用得最多，以便做出相应的决策。面对如此庞大的数据量，如果采用手工操作，无疑将耗费大量时间和精力。然而，幸运的是，我们有Python这个强大的助手！

痛点分析

效率低下：手动汇总和复制这些表格费时费力，效率低下。

容易出错：由于手动操作，难免会出现输入错误或遗漏的情况。

工作量大：随着公司人员的增加，汇总时间周期的增加，表格的数量也在不断增加，工作负担越来越重。

解决方案：

针对以上痛点，利用Python自动化办公技术，量身定制一个解决方案。

import pandas as pd#新建一个DataFrame用于存储汇总所有工作表的结果result = pd.DataFrame()#读取整个Excel文件中的所有表df = pd.read_excel('日领料单.xlsx', header=2, sheet_name = None)#按表名遍历，处理数据for sheet_name in df.keys(): #按物料编号加总领料数量 df_sum = df[sheet_name].groupby(['物料编号','物料描述'])['批号批数量'].sum().reset_index() result = pd.concat([result,df_sum]) final = result.groupby(['物料编号','物料描述'])['批号批数量'].sum().reset_index().sort_values('批号批数量',ascending = False)final.to_excel("汇总.xlsx")

结语

通过以上步骤，我们成功地使用Python的pandas库将278张Excel物料领用表进行了汇总与排序。整个过程简单快捷，大大提高了工作效率。现在，你可以轻松地将这份汇总报告呈现给老板了！

在数字化时代，掌握一门编程语言已经成为职场人士的必备技能。Python以其简单易学、功能强大的特点，成为了越来越多人的首选。如果你还没有开始学习Python，那么现在就行动起来吧！相信在不久的将来，你也能够成为数据处理的高手！