# 安裝Pandas（處理數據）
pip install pandas

# 安裝openpyxl（操作Excel）
pip install openpyxl

# 安裝xlrd（讀取老版本Excel）
pip install xlrd

# 驗證安裝
python -c "import pandas; print(pandas.__version__)"

import pandas as pd
import os
from pathlib import Path

# 方法1：簡單有效
defmerge_excel_files(folder_path):
    """讀取文件夾內所有Excel并合并"""
    all_data = []
    
    # 找到所有Excel文件
    for file in os.listdir(folder_path):
        if file.endswith('.xlsx'):
            file_path = os.path.join(folder_path, file)
            
            # 讀取Excel
            df = pd.read_excel(file_path)
            all_data.append(df)
            print(f"? 已讀取：{file}")
    
    # 合并所有數據
    merged_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
    
    # 保存結果
    merged_df.to_excel('merged_report.xlsx', index=False)
    print(f"\n? 合并完成！共{len(merged_df)}行數據")
    
    return merged_df

# 使用
result = merge_excel_files('./sales_data/')
print(result.head())  # 查看前5行

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import PatternFill, Font

defauto_fill_and_format(file_path):
    """填充空值并設置格式"""
    
    # 方法1：用Pandas處理數據
    df = pd.read_excel(file_path)
    
    # 填充"備注"列的空值
    df['備注'].fillna('待處理', inplace=True)
    
    # 臨時保存
    df.to_excel('temp.xlsx', index=False)
    
    # 方法2：用openpyxl設置格式
    wb = load_workbook('temp.xlsx')
    ws = wb.active
    
    # 設置標題行背景色和字體
    header_fill = PatternFill(start_color='4472C4', end_color='4472C4', fill_type='solid')
    header_font = Font(bold=True, color='FFFFFF')
    
    for cell in ws[1]:
        cell.fill = header_fill
        cell.font = header_font
    
    # 自動調整列寬
    for column in ws.columns:
        max_length = 0
        column_letter = column[0].column_letter
        
        for cell in column:
            if cell.value:
                max_length = max(max_length, len(str(cell.value)))
        
        ws.column_dimensions[column_letter].width = max_length + 2
    
    # 保存
    wb.save(file_path)
    print("? 填充和格式化完成")

# 使用
auto_fill_and_format('data.xlsx')

import pandas as pd

deffilter_and_export(input_file, output_file):
    """篩選數據并導出"""
    
    # 讀取數據
    df = pd.read_excel(input_file)
    
    # 條件1：銷售額大于10000
    condition1 = df['銷售額'] > 10000
    
    # 條件2：銷售員是"王明"
    condition2 = df['銷售員'] == '王明'
    
    # 條件3：日期在2024年
    df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
    condition3 = df['日期'].dt.year == 2024
    
    # 使用多個條件（&表示AND, |表示OR）
    filtered_df = df[condition1 & condition2 & condition3]
    
    # 導出結果
    filtered_df.to_excel(output_file, index=False)
    print(f"? 已提取{len(filtered_df)}條符合條件的記錄")
    
    return filtered_df

# 使用
result = filter_and_export('sales.xlsx', 'high_sales.xlsx')

import pandas as pd

defgenerate_summary(file_path):
    """生成統計匯總"""
    
    df = pd.read_excel(file_path)
    
    # 按銷售員分組統計
    summary = df.groupby('銷售員').agg({
        '銷售額': ['sum', 'mean', 'count'],
        '訂單ID': 'count'
    }).round(2)
    
    # 重命名列
    summary.columns = ['總銷售額', '平均銷售額', '訂單數', '交易次數']
    
    # 排序（按總銷售額降序）
    summary = summary.sort_values('總銷售額', ascending=False)
    
    # 保存
    summary.to_excel('sales_summary.xlsx')
    
    print("銷售統計匯總：")
    print(summary)
    
    return summary

# 使用
generate_summary('sales.xlsx')

import pandas as pd

defvalidate_and_clean(file_path):
    """數據驗證和清理"""
    
    df = pd.read_excel(file_path)
    
    print("=== 數據質量檢查 ===")
    
    # 檢查缺失值
    missing = df.isnull().sum()
    print(f"\n缺失值：\n{missing}")
    
    # 檢查重復值
    duplicates = df.duplicated().sum()
    print(f"\n重復行數：{duplicates}")
    
    # 清理：刪除缺失值
    df_clean = df.dropna()
    
    # 清理：刪除重復值
    df_clean = df_clean.drop_duplicates()
    
    # 數據類型檢查和轉換
    print(f"\n原始數據類型：\n{df.dtypes}")
    
    # 確保銷售額是數字類型
    df_clean['銷售額'] = pd.to_numeric(df_clean['銷售額'], errors='coerce')
    
    # 刪除轉換失敗的行（sales為NaN）
    df_clean = df_clean.dropna(subset=['銷售額'])
    
    # 保存清理后的數據
    df_clean.to_excel('cleaned_data.xlsx', index=False)
    
    print(f"\n? 清理完成！")
    print(f"  原始行數：{len(df)}")
    print(f"  清理后行數：{len(df_clean)}")
    
    return df_clean

# 使用
validate_and_clean('raw_data.xlsx')

import schedule
import time
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd

defdaily_report():
    """生成日報"""
    today = datetime.now().date()
    yesterday = today - timedelta(days=1)
    
    # 讀取銷售數據
    df = pd.read_excel('sales_data.xlsx')
    df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
    
    # 篩選昨天的數據
    yesterday_data = df[df['日期'].dt.date == yesterday]
    
    # 生成報告
    report = yesterday_data.groupby('銷售員')['銷售額'].sum()
    
    # 以日期為文件名保存
    report_file = f'報告_{yesterday}.xlsx'
    report.to_excel(report_file)
    
    print(f"? 日報已生成：{report_file}")

# 設置定時任務
schedule.every().day.at("00:30").do(daily_report)

# 運行調度器
whileTrue:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)