餐饮门店、物流货运及中小企业日常会从多个平台导出订单和对账表,常出现字段不一致、重复订单、关键值缺失或金额异常。本项目用于在正式对账前批量合并并检查Excel/CSV数据,减少人工逐行核对时间和漏检风险。
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餐饮门店、物流货运及中小企业日常会从多个平台导出订单和对账表,常出现字段不一致、重复订单、关键值缺失或金额异常。本项目用于在正式对账前批量合并并检查Excel/CSV数据,减少人工逐行核对时间和漏检风险。
支持一次上传多个字段兼容的Excel/CSV文件,自动读取并合并数据;按订单号等关键字段识别重复记录与空值;检查金额字段的格式错误和负数;在页面展示原始、有效及异常记录数量;分别查看清洗结果和异常明细;一键导出包含汇总统计、清洗结果、异常明细三个工作表的Excel报告。
我独立完成需求拆解、交互设计、Python开发、测试与演示资料制作。项目采用Streamlit构建本地界面,使用pandas完成表格合并和规则检测,openpyxl生成Excel报告,并以pytest覆盖导入、清洗、报表和界面冒烟测试。实现重点是保留来源文件与原始行号,且不修改、不上传源文件。




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