首先需要遍历所有的子文件夹，获取到所有的Excel文件路径。 然后，需要读取每个Excel文件的数据，将其中有效的字段筛选出来（在筛选有效字段时，同一个字段在不同excel表中有多种不同的命名方式，如何批量做筛选），同时将字段名称和顺序进行统一。 接着，需要获取每个Excel文件的文件名，从中提取出日期和地域信息，作为新增的两个字段加入汇总表。 将所有的Excel数据汇总到一个新的Excel表中，使用自定义的表头命名每个字段。 如果某个字段本应是数值类型，但一些表却是以文本类型保存的，在汇总表中需要把这个字段需要统一转化为数值类型保存。 如果某个表中缺少对应字段，则汇总时显示空值。

好的，根据你的描述，我可以提供一些思路和建议：

1. 遍历所有子文件夹，获取Excel文件路径可以使用Python内置库os和glob来完成。

例如：

import os
import glob

# 获取所有子文件夹下的Excel文件路径
excel_files = []
for root, dirs, files in os.walk('path/to/folder'):
    for file in files:
        if file.endswith('.xlsx'):
            excel_files.append(os.path.join(root, file))

2. 读取Excel文件的数据可以使用Python的第三方库pandas来完成，pandas可以自动识别Excel中的数据类型，方便进行数据处理。

例如：

import pandas as pd

# 读取Excel文件数据
df = pd.read_excel('path/to/excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 筛选有效字段
valid_columns = ['column1', 'column2', 'column3']
df = df[valid_columns]

# 统一字段名称和顺序
df = df.rename(columns={'column1': 'columnA', 'column2': 'columnB', 'column3': 'columnC'})

3. 获取Excel文件名中的日期和地域信息可以使用Python的正则表达式来提取，具体提取方法需要根据Excel文件名的命名规则进行调整。

例如：

import re

# 获取日期和地域信息
filename = '2022-01-01-Shanghai.xlsx'
match = re.match(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})-(.+)\.xlsx', filename)
date = match.group(1)
region = match.group(2)

4. 将所有Excel数据汇总到一个新的Excel表中，可以使用pandas的concat函数来完成，同时可以使用自定义的表头命名每个字段。

例如：

# 将所有Excel数据汇总到一个新的Excel表中
all_data = []
for excel_file in excel_files:
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='Sheet1')
    all_data.append(df)
merged_data = pd.concat(all_data, ignore_index=True)

# 使用自定义的表头命名每个字段
column_names = ['columnA', 'columnB', 'columnC', 'date', 'region']
merged_data.columns = column_names

5. 如果某个字段本应是数值类型，但一些表却是以文本类型保存的，在汇总表中需要把这个字段需要统一转化为数值类型保存。可以使用pandas的astype函数来完成类型转换。

例如：

# 将某个字段转换为数值类型
merged_data['columnA'] = merged_data['columnA'].astype(float)

6. 如果某个表中缺少对应字段，则汇总时显示空值。可以使用pandas的merge函数来完成数据合并，merge函数可以指定合并方式和合并键，缺失值由NaN表示。

例如：

# 合并数据
merged_data = pd.merge(merged_data, other_data, how='left', on='key')

希望以上思路和建议能够对你有所帮助！