Excel / CSV 数据整理脚本

把每周重复的表格清洗工作,变成一条命令
Python 自动化 · 演示
原始数据
12,480 行
清洗后
3,214 行
运行耗时
37.2 秒
节省人力
≈6 小时/月

清洗前:原始表格

日期格式混乱、空格、重复行、手机号带分隔符
姓名手机号下单日期金额
张三138-0013-80002026/9/3¥128.00
李四139 0013 90002026.09.03¥ 99
张三138-0013-80002026/9/3¥128.00
王五 137001370002026-9-31,299元
赵六136-0013-60002026/09/03¥66

清洗后:标准表格

统一格式、去重、金额转数值、可导出 Excel
姓名手机号下单日期金额(元)
张三138001380002026-09-03128.00
李四139001390002026-09-0399.00
(重复行已删除)
王五137001370002026-09-031299.00
赵六136001360002026-09-0366.00

核心代码(节选)

pandas 读取 → 规则清洗 → 去重 → 导出
import pandas as pd

df = pd.read_excel("原始数据.xlsx")

# 1. 统一手机号:去掉 - 和空格
df["手机号"] = df["手机号"].str.replace(r"[-\s]", "", regex=True)

# 2. 统一日期格式
df["下单日期"] = pd.to_datetime(df["下单日期"], errors="coerce").dt.strftime("%Y-%m-%d")

# 3. 金额转为数字(去掉 ¥ , 元 等字符)
df["金额"] = df["金额"].astype(str).str.replace(r"[^\d.]", "", regex=True).astype(float)

# 4. 去重并导出
df.drop_duplicates().to_excel("清洗结果.xlsx", index=False)
1
发我样例

原始表格 + 期望效果,说明规则

2
当天出稿

写好脚本,跑通你的真实数据

3
验收交付

脚本 + 使用说明,双击/命令即可运行

4
售后支持

7 天内免费修问题,规则变更另议