扮演 workflow_builder_using_pyth…

# 门店销售日报自动合并周报脚本

一、整体思路

钉钉群文件手动下载繁琐，建议先手动统一放入本地文件夹（如 daily_reports/），脚本自动完成：读取合并 → 清洗校验 → 汇总统计 → 生成周报Excel。

二、环境准备

```bash

pip install pandas openpyxl

```

三、完整脚本

```python

import pandas as pd

import os

from datetime import datetime

# ========== 配置 ==========

folder = "daily_reports" # 存放15个门店日报的文件夹

output = f"周报_{datetime.now():%Y%m%d}.xlsx"

# ========== 1. 读取并合并 ==========

all_data = []

for file in os.listdir(folder):

if file.endswith((".xlsx", ".xls")):

df = pd.read_excel(os.path.join(folder, file))

df["门店"] = file.split(".")[0] # 用文件名标记门店

df["文件名"] = file

all_data.append(df)

data = pd.concat(all_data, ignore_index=True)

# ========== 2. 数据清洗（按实际列名调整） ==========

data.columns = data.columns.str.strip()

required = ["日期", "销售额", "订单数"] # 改成你日报的真实列名

for col in required:

if col not in data.columns:

raise ValueError(f"缺少列：{col}，请检查{data['文件名'].unique()}")

data["日期"] = pd.to_datetime(data["日期"], errors="coerce")

data = data.dropna(subset=["日期"])

data["销售额"] = pd.to_numeric(data["销售额"], errors="coerce").fillna(0)

# ========== 3. 汇总统计 ==========

# 按门店汇总

store_summary = data.groupby("门店").agg(

周销售额=("销售额", "sum"),

周订单数=("订单数", "sum"),

营业天数=("日期", "nunique"),

).reset_index()

store_summary["日均销售额"] = (store_summary["周销售额"]

/ store_summary["营业天数"]).round(2)

# 按日汇总（全公司趋势）

daily_summary = data.groupby(data["日期"].dt.date)["销售额"].sum().reset_index()

# ========== 4. 生成周报Excel ==========

with pd.ExcelWriter(output, engine="openpyxl") as writer:

store_summary.to_e