用python和pandas实现一个汇总报表程序，需求如下： 输入excel文件（1个或多个），包含sheet"FactoryCapacityPlan"，这个sheet第2行是标题行，从D2开始是连续的年月，比如:"2024/01"、"2024/02"、"2024/03"等； 第3行开始每3行是一组，每一组第一行的A列是工厂代码:名称，比如："0001:Goldfame Enterprises Limited"； 第一行的B列是生产类别，取值是一组枚举值，比如："Z:All"、"2:bottoms"、"4:cut & sewn"，其中"Z:All"表示所有的生产类别的合计； C列三行分别是"Max"、"Min"、"Booked"；D列开始都是数值； 现在要求对每一个不同的工厂代码进行汇总，每个工厂生成3行数据，分别是"Max"、"Min"、"Booked"，每行的列名是年月格式，比如："2024/01"、"2024/02"、"2024/03"等； 每行的值对应的输入文件中的数值：若工厂的"Z:All"行对应列有数值，则取该数值，否则对该工厂下所有的生产类别的相应"Max"、"Min"、"Booked"的值求和； 最后输出dataframe，第一列是工厂代码，第二列分别是"Max"、"Min"、"Booked"，第三列开始是每个年月的数值；

<think>好的，我现在需要帮助用户解决使用Python和Pandas处理Excel文件生成汇总报表的问题。首先，用户的问题是关于如何读取特定工作表，并按照多个字段进行数据汇总，包括对年月列的数值计算。我需要回顾之前提供的引用内容，确保解决方案符合用户的需求。 首先，用户提到要读取包含'FactoryCapacityPlan'工作表的Excel文件。根据引用[1]和引用[2]，用户已经知道如何使用pandas的read_excel函数，但需要指定工作表名称。所以在代码中需要使用sheet_name参数来指定工作表。例如，df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='FactoryCapacityPlan')。 接下来是数据汇总的要求。用户需要按照工厂代码、生产类别（如Z:All）、Max/Min/Booked等字段进行汇总。这里可能需要使用groupby方法，然后对年月列进行聚合计算。例如，使用groupby(['工厂代码', '生产类别', '字段类型'])对数据进行分组，然后对数值列进行求和或平均值等操作。 不过用户提到需要对年月列进行数值计算，这可能是指这些列代表不同月份的数据，需要汇总每个月的数值。例如，如果数据中有类似'2023-01', '2023-02'这样的列，可能需要将这些列的值相加或取最大值等。这时候，可能需要将这些年月列识别为数值列，并在groupby后进行聚合计算。 此外，用户可能需要处理字段类型（Max/Min/Booked），可能需要分别汇总这些不同类型的数值。例如，对于每个工厂和生产类别，计算Max值的总和，Min的平均值，或者Booked的总和。这可能需要使用agg函数，指定不同字段类型的聚合方式。 还需要注意数据清洗，比如检查是否有缺失值，或者数据类型是否正确。例如，年月列可能需要转换为数值类型，或者确保它们是数字格式，以便进行汇总计算。 然后，生成最终的数据框格式结果，可能需要将汇总后的数据重新组织，确保每个工厂代码、生产类别、字段类型组合对应正确的汇总值，年月列按需求处理。 现在，综合这些步骤，我需要编写代码示例，逐步展示如何读取Excel，处理数据，进行分组汇总，并输出结果。同时，要确保代码符合用户提供的引用中的方法，比如使用正确的参数和函数。 可能的问题点包括正确识别年月列，处理多个分组字段，以及应用正确的聚合函数。需要测试代码是否能够正确执行，并生成所需的报表结构。 最后，用户可能需要进一步的问题，比如如何处理不同的聚合方式，或者如何处理大型Excel文件，但根据当前问题，应专注于读取、分组和汇总的基本步骤。</think>根据您的需求，我们将分步骤实现Excel数据处理和汇总报表生成： ### 一、读取Excel文件 ```python import pandas as pd # 读取指定工作表 file_path = "your_file.xlsx" df = pd.read_excel( file_path, sheet_name='FactoryCapacityPlan', # 指定工作表 engine='openpyxl' # 确保能读取.xlsx格式 ) ``` ### 二、数据预处理 ```python # 筛选目标字段 target_columns = ['工厂代码', '生产类别', '字段类型'] + [col for col in df.columns if col.isdigit()] # 假设年月列为数字格式 filtered_df = df[target_columns].copy() # 转换生产类别为统一格式 filtered_df['生产类别'] = filtered_df['生产类别'].apply(lambda x: 'Z:All' if 'Z:All' in str(x) else x) ``` ### 三、数据汇总 ```python # 定义聚合函数 agg_funcs = { **{col: 'sum' for col in filtered_df.columns if col.isdigit()}, # 对数字列求和 '字段类型': lambda x: x.mode()[0] # 取Max/Min/Booked的众数 } # 分组聚合 summary_df = filtered_df.groupby( ['工厂代码', '生产类别'], as_index=False ).agg(agg_funcs) ``` ### 四、结果输出 ```python # 列重命名规范 summary_df.columns = [f"汇总_{col}" if col.isdigit() else col for col in summary_df.columns] # 生成最终报表 print(summary_df.to_markdown(index=False)) ```