盘点一个Python自动化办公实战问题——统计民主评议表格

今

日

鸡

汤

山映斜阳天接水，芳草无情，更在斜阳外。

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python最强王者交流群【东哥】问了一个Python自动化办公的问题。问题如下所示：大佬们，请教一个Python自动化办公问题，我有7个这样的民主评议表格，现在想通过Python批量的计算每个人最后的平均总分，应该怎么处理呢？

二、实现过程

这个需求还挺有意思的，支部肯定每年都要开一次这样的会议，然后每次都需要专人来进行统计，如果挨个的对打开表格，然后复制、粘贴，汇总到统一的一个表格里边，这个方法未尝不可，但是这个方法就是有点费时费力了，而且非常繁琐。有时候，你可能因为人数太多，或者表格太多，复制的时候，少复制了，或者重复复制了，导致之前的数据有得重新删除，重新来一遍，这个就非常恼火了。这里给大家安利下Python自动化办公，助力你的统计。

这里【瑜亮老师】给了一个指导：批量读取7个表格，每个表格跳过前4行，读取后删除有null值的行，合并7个df，分组聚合取平均值，因为只要每个人的结果，因此不适合用transform。

import pandas as pd

import pathlib

# 获取文件夹中每个Excel文件的路径

folder = r"C:\Users\Desktop\民主评议表"

excel_files = pathlib.Path(folder).glob('*.xls')

header = ['姓名', '以学铸魂', '以学增智', '以学正风', '以学促干']

data = []

for i in excel_files:

# 读取Excel文件，并跳过前4行，使用前5列数据

df = pd.read_excel(i, skiprows=4, header=None, index_col=0, usecols="A:F")

df.dropna(inplace=True)

df.columns = header

df['总分'] = df[header[1:]].sum(axis=1)

df['平均分'] = df[header[1:]].mean(axis=1)*4

data.append(df)

#  纵向拼接data中的df数据

df = pd.concat(data, axis=0).reset_index(drop=True)

#  按照'姓名'列进行分组，并计算每个姓名的总分和平均分

# result = df.groupby('姓名').agg({'总分': 'sum', '平均分': 'mean'}).reset_index().sort_values(by="平均分", ascending=False)

result = df.groupby('姓名', as_index=False).agg(总分=('总分', 'sum'), 平均分=('总分', 'mean')).sort_values(by='平均分', ascending=False)

# result = df.groupby('姓名', as_index=False).agg(总分=('总分', 'sum'), 平均分=('总分', 'mean'))

print(result)

# 将结果保存到新的Excel文件中

# result.to_excel('output.xlsx', index=True)

代码运行之后，可以得到预期的结果，顺利地解决了粉丝的问题。

粉丝自己手动也计算出来了，结果和程序跑出来的吻合！

如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！

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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。