Python自动化处理Excel领料记录与统计每日领用次数

资源摘要信息:"Python汇总各单位Excel档领料记录并加总每日领用次数" 知识点说明: 1. Python编程语言：Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和强大的功能而闻名。在本资源中，Python被用于处理Excel文件，它提供的诸多库能够方便地读取、处理和汇总数据。 2. Excel文件处理：Excel是微软公司开发的一个电子表格程序，是数据管理和分析的重要工具。资源中提到的Excel档领料记录，指的是Excel文件中记录的各单位领料数据。这些数据通常包含领料日期、领料单位、领料物品等信息。 3. 数据汇总：数据汇总指的是将分散在不同数据源中的数据收集起来，并进行整理、计算和分析的过程。在这里，Python脚本将读取各个单位的领料记录Excel文件，然后对这些记录进行汇总。 4. 日领用次数计算：在本资源中，需要计算每日的领料次数。这涉及到对Excel文件中的日期字段进行分析，提取每一天的领料记录，并统计每天的领用次数。 5. 文件压缩和打包：资源名称中包含了".rar"后缀，表明这是一个压缩过的文件。压缩文件通常用于将多个文件合并成一个文件，并减小文件大小，便于存储和传输。在本资源中，压缩文件可能包含了Python脚本以及相关的Excel文件。 为了完成任务，一个典型的Python脚本可能包含以下步骤： - 使用Python的`openpyxl`、`pandas`等库来读取Excel文件中的数据。 - 对每个Excel文件中的领料记录进行遍历，提取领料日期、领料单位和领料物品等信息。 - 对记录按领料日期进行分组，计算每日的领料次数。 - 将汇总结果输出到一个新的Excel文件中，或者打印到控制台。 - 最后，脚本可能还包含了将所有相关文件压缩成一个`.rar`文件的逻辑。 这个过程中可能会用到的Python库及功能包括： - `os`库用于文件和目录的管理操作。 - `zipfile`库用于创建ZIP格式的压缩文件，而`.rar`格式的压缩可能需要使用第三方库如`rarfile`。 - `pandas`库是进行数据处理和分析的利器，它提供了DataFrame对象用于存储二维数据表格，非常适合于处理Excel格式的数据。 - `openpyxl`库专门用于操作Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件，包括读取、写入、创建和修改工作簿和工作表。 完成这样的任务，不仅可以提高工作效率，减少重复劳动，还能通过数据可视化等手段进一步分析领料数据，为供应链管理提供数据支持。