Python Excel轻松工作，三四线城市也能办公自动化
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很多部门、岗位的工作，都有大量零零散散的excel文件，或是日积月累的，或是终端店面、用户提交上来的，往往一股脑儿的放在一个或几个目录里，一般来说一个目录下excel文件里表的格式基本一致。久了，总会某天老板或领导突然冷冷地将一个目录丢过来：把里面的excel数据合并成起来，甚至更进一步要求按年月或数据里某个地区项归类加合并...
看看目录，文件少则几十个，多则成百上千，甚至上万，咋搞？手动一个个打开复制粘贴，熬夜加班一周怕也搞不完，还担心出错。这时候应该想到python：“人生苦短，我用python!”
人生苦短，我用python。这是pythoner(用python语言的程序员往往喜欢自称pythoner，后面我们也会常用这个名词)间流行的一句话，是在宣传python可以帮助大家高效、轻松地解决日常问题。
作为一门通用的编程语言，python还有一个广为程序员所知的特性：胶水语言。因为它可以方便地黏合各种不同的工具、环境，将它们在数据上打通、整合，作出总体的功效来。
上面遇到的excel文件问题，就需要用python一起处理操作系统(不仅是windows哦，像macOS,Linux的也一样)的文件管理和微软的Excel数据。Python甚至还能方便的将这些结果再和数据库(无论是开源的MySQL或PostgreSQL，还是甲骨文的产品或微软的产品都可以)，与网页整合在一起。不过，今天我们这里只讲用python整合大量Excel文件数据的工作。
Python语言直接提供了一个访问操作系统功能的库: os，它将windows,macOS,linux等不同操作系统的使用方法进行整合，给pythoner提供了简单、统一的使用方式。这带来一个好处，我们用os的方法编程写代码、软件就可以在windows,macOS,linux等不同操作系统下使用，换成程序员的说法：写出的程序是跨平台的。
今天主要关注 os 里的两个函数：listdir，isfile:
os.listdir(path='.')
函数的参数就用保存了大量excel文件的那个目录(如果你不指定的话，则默认会使用程序运行的当前目录)，调用函数后它返回一个列表，列表里保存着指定目录下的文件名、子目录名，但是不包含子目录内部的。
os.path.isfile(path)
这个函数的参数就用一个个excel文件名，用它用来判断path指向的是不是一个文件，如果是就返回True，否则返回False(比如path是个目录或不存在的文件)。注意python会在程序运行时的目录下面找path指向的文件，所以从 os.listdir返回列表里获得文件名后，还需要补上目录名才好作为参数传给本函数。
了解这两个函数后，我们这样使用它们来处理老板指定目录下的excel文件：
def processExcelFiles(path, mergedData):
files = os.listdir(path)
print('开始分析目录 {p} 下的excel文件'.format(p = path))
for f in files:
filePath = os.path.join(path, f)
if os.path.isfile(filePath) and filePath.endswith('.xlsx'):
processFileData(filePath, mergedData)
处理目录下的excel文件
目录下的文件我们都可以自动操作了，剩下就该处理文件里的数据 - 也就是将上面代码的processFileData(filePath, mergedData)函数实现。结合上一次讲的，我们再一点点深入：
1，读一个excel文件的内容，找出属性列
假定原始excel文件的第一个sheet存着数据，其中第一列是省份信息。我们要按照省份把多个文件里的数据归类，然后每个省份的数据分别保存到一个新excel文件。
对excel文件对操作，我们还用上次介绍的openpyxl。假设文件表格的第一列存储的是省份名称。每个表的第一行是做列说明的表头信息，写代码处理数据时我们要将这一行跳过。
def processFileData(excelFile, mergedData):
wb = openpyxl.load_workbook(filename=excelFile)
dataSheetName = wb.sheetnames[0]
ws = wb[dataSheetName]
rowNum = 0
for rowData in ws.values:
if rowNum == 0 :
rowNum = rowNum + 1
continue # 跳过第一行 - 非数据的表头
else:
rowNum = rowNum + 1
province = rowData[0] #假设第一列存的是 省份
if province in mergedData:
mergedData[province].append(rowData)
else:
mergedData[province] = [rowData]
处理一个excel文件的数据
2，将文件合并入相应的文件
def saveProcessedData(provincesData, saveDir):
if not os.path.isdir(saveDir): # 保存目录不存在则自动创建
os.mkdir(saveDir)
print('将保存的省份文件个数：{c}'.format(c=len(provincesData)))
for province, rowsData in provincesData.items():
saveFile = os.path.join(saveDir, str(province) + '.xlsx')
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
for row in rowsData:
ws.append(row)
wb.save(saveFile)
print('{c} 个文件已经保存到 {p}：'.format(c=len(provincesData), p=saveDir))
将处理的excel数据合并保存为新的excel文件
分析目录下众多excel文件得到的数据，我们用了一个python的字典变量来保存，并用数据里的省份作为字典的key，而值则是一个列表的列表 - excel里一行数据(列表)作为一个元素存在key的value里面。
自此我们实现了老板/老大给的“难题”，从此以后再来一批批量更大的excel文件，也只是小菜一碟了：不用加班熬夜，运行python程序，分分钟就能愉快地搞定。
上面代码整合到一起，可独立执行的程序放在了github上，可自行取用的：https://github.com/h53d/wxExamples/blob/master/python/mergeExcelFiles.py