今天就跟大家伙儿聊聊我，打工人张伟，最近在公司里头折腾的一点小玩意儿。算不上啥高大上的技术活，就是点提高效率的小实践。
起因，也挺简单的。我们部门，每个月底都要整理一大堆的报表数据。这些数据，分散在好几个不同的Excel表格里，格式还不太统一。以前，都是我们几个同事分工，手动复制粘贴，再汇总计算。那家伙，每次都得加班加点，眼睛都快看瞎了，还特容易出错。我寻思着，这活儿也太没技术含量了，纯粹是体力活，能不能整个啥法子，让它自个儿动起来？
然后我就开始琢磨了。我想着这Excel表格嘛用Python处理应该挺方便的。我以前自学过一点Python的基础，就想着能不能派上用场。我先去网上搜了搜，看看有没有现成的库可以用。果然，找到了像`pandas`和`openpyxl`这样的好东西，专门用来读写Excel文件的。
说干就干！我先把我手头上的几份原始报表备份了一下，免得给整坏了。然后，我打开了我的代码编辑器，新建了一个Python文件。第一步，我尝试着用`pandas`把一个Excel文件读进来，看看能不能把数据都正确加载到内存里。还挺顺利，几行代码就搞定了。我开始分析这些报表的结构，哪些列是我需要的，哪些数据需要合并，哪些需要做一些简单的计算，比如求和、求平均值啥的。
过程中也遇到不少小麻烦。比如，有的表格日期格式不一样，有的是“年-月-日”，有的是“月/日/年”，还有的干脆就是文本。这读取进来之后就得统一处理，不然没法儿比较和排序。我就写了几个小函数，专门用来转换这些日期格式。还有就是，不同表格里，同一个指标的列名可能还不一样，比如一个叫“销售额”，另一个叫“总收入”。我就建了个小字典，把这些不同的列名都映射到统一的名称上。
最费劲的还是数据清洗和合并那块儿。因为原始数据嘛总有些不规范的地方，比如空值、异常值。我写了不少判断逻辑，把这些“脏数据”给过滤掉或者替换掉。然后，把多个表格的数据按照某个共同的字段（比如“产品编号”或者“客户ID”）给合并到一张大表里。这块儿反反复复调试了好几遍，确保数据没丢也没错位。
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等把数据都整理干净、合并好了，一步就是输出了。我把处理好的数据重新写入到一个新的Excel文件里，并且还按照我们领导习惯的格式，稍微排了下版，比如调整了列宽、设置了表头颜色啥的。为了方便下次使用，我还把整个处理流程封装成了一个函数，以后只要把原始报表放到指定的文件夹，运行一下脚本，就能自动生成汇总报表了。
第一次跑通整个流程的时候，心里那叫一个舒坦！看着电脑屏幕上唰唰唰地执行，几分钟就把我们以前大半天才能干完的活儿给搞定了，成就感满满。我先偷偷给我旁边的同事小李试用了一下，他用了之后直说省了不少事儿。
后来我们组长也知道了这事儿，让我把这个小工具在组内推广了一下。虽然这只是个小小的自动化脚本，算不上啥创新发明，但能实实在在地减轻大家的工作负担，我觉得就挺值的。我们月底整理报表，基本上都能准时下班了，大家也有更多时间去琢磨点更有价值的工作，而不是天天埋头在这些重复劳动里。
这就是我，打工人张伟，最近的一点小实践。工作中很多时候，只要咱们多琢磨琢磨，很多看似麻烦的事儿，说不定就能找到更巧的法子给解决了。分享给大家，希望能给各位工友们一点小启发！
