面向日常办公、运营及数据分析场景,解决 Excel/CSV 文件需要人工反复整理的问题。针对多来源表格中常见的空值、重复数据、格式不统一、无效记录以及按条件筛选等需求,通过 Python 实现标准化批处理,减少重复人工操作,并输出可直接用于后续统计和分析的结构化文件。
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面向日常办公、运营及数据分析场景,解决 Excel/CSV 文件需要人工反复整理的问题。针对多来源表格中常见的空值、重复数据、格式不统一、无效记录以及按条件筛选等需求,通过 Python 实现标准化批处理,减少重复人工操作,并输出可直接用于后续统计和分析的结构化文件。
支持 CSV、Excel 文件读取与批量处理,可对输入数据进行字段检查、空值处理、格式标准化、条件筛选和重复记录清理,并生成处理后的 Excel/CSV 文件。程序包含基础异常处理和错误提示,可针对不同业务规则调整清洗与筛选条件。项目采用模块化设计,便于后续增加字段映射、批量文件处理、数据统计及 API 数据导入等功能。
项目使用 Python 开发,以 Pandas 负责表格数据读取、转换、筛选和去重,并使用 OpenPyXL 处理 Excel 文件。整体流程划分为文件读取、数据验证、数据清洗、规则处理、结果导出和异常处理等模块。针对输入文件字段缺失、格式错误、重复记录等情况设置检查机制,并将业务规则与基础数据处理逻辑分离,方便针对不同客户需求快速修改和复用。




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