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Python办公自动化：效率飞跃，自动化批量汇总Excel到Word

原创 丹心向阳 数海丹心 2024年06月23日 07:30 山东

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摘要： 每个月底，是许多数据分析师的梦魇，尤其是当他们需要从成百上千的Excel报表中汇总数据到Word时。本文将讲述小李如何使用Python自动化技术，几秒钟完成原本需要通宵达旦的工作报告汇总任务。

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月底报告的挑战

小李是一家大型企业的数据分析师，每个月的最后几天，他总是忙于汇总各个部门的经营分析报告。由于公司规模庞大，涉及的部门众多，小李常常需要手动打开每个Excel文件，复制粘贴到Word中，这个过程不仅效率低下，而且容易出错。

自动化的救赎

在一次偶然的机会中，小李了解到了Python自动化技术。他意识到，通过编写Python脚本，可以自动化地读取Excel文件，并将数据汇总到Word文档中。这不仅能够节省大量的时间，还能减少人为错误。

Python自动化解决方案

小李开始尝试编写Python脚本，使用pandas库来读取Excel文件，使用python-docx库来操作Word文档。

实现步骤

1. 安装必要的Python库：

   pip install pandas python-docx

2. 编写Python脚本，自动化读取Excel并写入Word：

from docx import Documentfrom docx.shared import Ptfrom docx.enum.table import WD_TABLE_ALIGNMENT, WD_ROW_HEIGHT_RULEimport os
import pandas as pdfrom docx import Documentfrom docx.oxml.ns import qnfrom docx.shared import Pt# ... 其他代码 ...work_dir = 'path_to_your_excel_files'excel_files = [f for f in os.listdir(    work_dir) if f.endswith(('.xlsx', '.xls'))]
# 创建一个新的Word文档doc = Document()# 遍历所有Excel文件for excel_file in excel_files:    # ... 读取Excel文件并创建Word表格的代码 ...    excel_path = os.path.join(work_dir, excel_file)    # 读取Excel文件    df = pd.read_excel(excel_path)    # 将DataFrame转换为Word表格    for _, row in df.iterrows():        table = doc.add_table(rows=1, cols=len(row), style='Table Grid')        # 添加行并设置单元格数据        for i, value in enumerate(row):            cell = table.cell(0, i)            cell.text = str(value)            # cell.vertical_alignment = 'center'  # 垂直居中对齐
    # 设置表格样式    table.alignment = WD_TABLE_ALIGNMENT.CENTER
    # 设置行高    for row in table.rows:        row.height_rule = WD_ROW_HEIGHT_RULE.EXACTLY        row.height = Pt(20)
# 保存Word文档# ... 保存文档的代码 ...output_path = os.path.join(work_dir, 'CombinedTables.docx')doc.save(output_path)print(f"Word文档已保存至：{output_path}")

核心优势

• 批量处理：一键处理所有Excel文件。
• 自动化汇总：自动将数据写入Word，无需手动复制粘贴。
• 时间效率：几秒钟完成原本需要数小时甚至通宵的工作。

结果展示

通过Python脚本，小李成功地将所有部门的经营分析报告汇总到了一个Word文档中，整个过程仅用了几秒钟。

自动化，让工作更简单

Python自动化技术不仅提升了小李的工作效率，也让他从繁琐的重复劳动中解放出来，有更多的时间专注于数据分析和决策支持。

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From： https://www.cnblogs.com/1308test/p/18306508