盘点一个Python自动化办公实战案例（一）

今

日

鸡

汤

冰壶含雪魄，银汉漾清波。

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python最强王者交流群【钟爱一生】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。问题描述：

各位好：目前我遇到这样一个问题（如图）：如果入库包含一工厂、二工厂和三工厂半成品同时出库也包含一工厂、二工厂和三工厂半成品且物料代码一致的话，入库改成含IONP中的入库信息，由于新学python对这个不太熟悉，代码不知从那下手，所以没写代码。

当然了，因为他的需求最开始没有表述清楚，导致群里大佬们一顿狂猜，最后才将真正的需求确认。这里再次请求大家，务必要把自己的提问问题表达清楚，要不然没人知道你要表达什么，浪费彼此的时间。

遇到表达不清的，能稍微描述下，想要达成的结果吗？在excel上，或者画图也行。最好是把你想要的结果展示在excel中，另外，你展示的这个表格最好做个小的demo发上来，不要让大佬们再手动创建原始数据。实在不行，你就自己录制视频，或者发语音在群里提问都可以。

最后粉丝提供了一版数据，给了一份demo。

二、实现过程

最开始大家用Excel进行操作，确实也能实现，但是其中的逻辑并不是很清晰，所以也是无从下手。

关于业务逻辑这块，提问者自己没说清楚，大佬们也被折磨的非常痛苦，盲猜中。

最后被【东哥】确认为如下：第一步：针对Excel表格，以【物料代码】进行分组 第二步：筛选【入库】列包含一工厂半成品或者二工厂半成品或者三工厂半成品，且每行对应的【出库】包含一工厂半成品或者二工厂半成品或者三工厂半成品的数据行 第三步：将第二步中的筛选行中的【入库】内容，替换为第一步每个分组的第一行（含IONP）中的【入库】的内容 这么表述应该无误了。

虽然粉丝反馈说是对的，转眼间又被打脸否认，事实上，还是有误的，继续抓狂中。。。

然后粉丝继续给予了肯定，说这么理解无误。

目标：把二工厂半成品替换成一工厂，三工厂半成品替换成三工厂生产。

本来以为以上的猜测已经足够明确了，可是还是存在歧义之处。

需求明确了，接下来就是代码攻克了，下一篇文章我们一起来看看具体实现。这里【小小明】大佬给了一份代码，如下图所示：

有没有理解错误不清楚，只能保证当前数据情况下，结果正确。

关于后面的那几行代码解释如下：

这段代码主要做了以下几件事情：首先，t2.reset_index()将t2这个DataFrame的索引重置为默认的整数索引。然后，merge(t1, left_on="入库", right_on="出库", suffixes=("", "_y"))将t1和t2两个DataFrame根据"入库"和"出库"两列进行合并，合并方式是左连接（left join）。在合并过程中，如果两个DataFrame中有相同的列名，那么在结果中，这两个列的值会被分别命名为原列名和后缀"_y"。最后，for row in t.itertuples():遍历合并后的DataFrame t的每一行，然后使用df.loc[row.index, "入库"] = row.入库_y将每一行的"入库_y"值赋给df中对应行的"入库"列。

但是这个问题还没有结束，反而还在持续发酵中，下一篇文章，我们继续来看！

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。