Python 使用pandas处理Excel —— 快递订单处理 数据匹配 邮费计算

问题背景

有表A，其数据如下

关键信息是邮寄地址和单号。

表B：

关键信息是运单号和重量
我们需要做的是，对于表A中的每一条数据，根据其单号，在表B中查找到对应的重量。
在表A中新增一列重量，将刚才查到的数据填在该列。
更近一步地，会再提供一张价格表：

我们需要根据表A的邮寄地址和刚得到的重量计算该订单的运费。
同样在表A中新增一列运费，将计算得到的运费填写在该列。

准备工作

建立一个文件夹，在该文件夹下再建立三个文件夹，分别是origin、query和result，里面分别放表A（可以放多个表）、表B（也可以放多个表），result放的是最终的结果。

其它细节

1、可以发现有些单号为空的行被折叠了，为了保持原样，所以我们会添加一列collapse，如果订单号为空，就设置collapse为1，否则为空。之后再根据collapse这列折叠单号为空的行，后面会介绍。
2、会存在一些在表B中找不到重量信息的订单号，这些订单将被输出在命令行窗口。
3、也可以处理有多个sheet的表。

代码

import os
import re
import pandas as pd
import cpca
import math

# 将所有待处理的文件都保存在这个路径下
ROOT_DIR = '/Users/XXX/Desktop/OrderProcessing/'
# 所有结果将保存在这个路径下
SAVE_DIR = '/Users/XXX/Desktop/OrderProcessing/result/'

# 参照此格式，三个数字分别表示0.5kg，首重，续重。
# 注意省份名称一定要规范。不过不要求Excel表格中的邮寄地址必须要规范。
COST_TABLE_ORIGIN = {'江苏省': [1, 3, 1],
                     '浙江省': [1, 3, 1],
                     '上海市': [1, 3, 1],
                     '安徽省': [1, 3, 1],
                     '舟山市': [1, 3, 1]
                     }


def calc_cost(province, city, weight, cost_table):
    """
    根据地区和重量计算运费
    :param province: 省份
    :param city: 城市
    :param weight: 重量
    :param cost_table: 价格表
    :return: 价格
    """
    costs = None
    additional = 0
    if str(province) in "北京市" or str(province) in "上海市":
        additional = 1
    for p, cost in cost_table.items():
        if str(city) in p:
            costs = cost
    if costs is None:
        for p, cost in cost_table.items():
            if str(province) in p:
                costs = cost
    if costs is None:
        print("    计算费用时发生错误，可能是价格表中没有对应的地区")
        return None
    if weight <= 0.5:
        return costs[0]   additional
    elif weight <= 1:
        return costs[1]   additional
    else:
        return costs[1]   math.ceil(weight - 1) * costs[2]   additional


def query_weight_by_order(file_name, order, order_str='运单号', weight_str='重量'):
    """
    根据订单号查询重量
    :param file_name: 去哪个文件里查找
    :param order: 订单号
    :param order_str: 订单的列名
    :param weight_str: 重量的列名
    :return: 该订单的重量
    """
    df = pd.read_excel(io=file_name)
    num_rows = len(df.index.values)
    weight = None
    for row in range(num_rows):
        if str(df.iloc[row][order_str]) == order:
            weight = df.iloc[row][weight_str]
            break
    return weight


def add_weight(read_file_name, write_file_name, sheet_name=None, collapse_flag=True):
    """
    添加重量信息
    :param read_file_name: 读取文件
    :param write_file_name:  写入文件
    :param sheet_name: 工作表名称
    :param collapse_flag: 是否隐藏指定行，比如某项值为空，则隐藏该行
    :return:
    """

    if sheet_name is None:
        df = pd.read_excel(io=read_file_name)
        writer = pd.ExcelWriter(write_file_name)
    else:
        df = pd.read_excel(io=read_file_name, sheet_name=sheet_name)
        # 这样写好像有点笨
        if os.path.exists(write_file_name):
            writer = pd.ExcelWriter(write_file_name, mode='a')
        else:
            writer = pd.ExcelWriter(write_file_name, mode='w')

    num_rows = len(df.index.values)

    if '单号' not in df.columns.values:
        print("    没有单号这一列，请确保单号那列的列名为'单号'")
        writer.close()
        return

    for row in range(num_rows):
        order = str(df.loc[row, '单号'])
        '''
        像order这一列，如果全是正常的单号，读进来会是浮点数，比如78649717XXX259.0
        如果有几行是"停发"，读进来的就都是不带小数点的了，比如78XXX17332259
        空值就是显示nan
        '''
        if order == "nan" or order == "停发":  # pd.isnull(order)
            if order == "nan" and collapse_flag:  # 若订单号为空，则标记隐藏该行
                df.loc[row, 'collapse'] = 1
            continue

        # 到这里的，就是带小数点的订单号，或者正常的不带小数点的订单号
        if order[-2] == '.':  # 去除小数点
            order = order[:-2]
            # df.loc[row, '单号'] = order

        # 有可能写了多个订单号，比如786497173XXX9；78649719X80XX0；786497X799ZXX4
        # 这种情况下，就把多个订单的重量进行累加
        orders = re.split('，|；|\n| |,|;', order)
        weight = 0
        for o in orders:
            if len(o) <= 0:
                continue
            w = None
            '''
            这里就是根据订单的不同查询不同的表
            比如Y开头的，查哪个表；数字开头的，查哪个表
            此处需要自定义
            '''
            if o[0] == 'Y':
                # 根据订单号查询重量
                w = query_weight_by_order(ROOT_DIR   "query/A.xlsx", o, order_str='运单号码', weight_str='计费重量（kg）')
            elif '0' <= o[0] <= '9':
                w = query_weight_by_order(ROOT_DIR   "query/B.xlsx", o)
            if w is not None and (isinstance(w, float) or isinstance(w, int)):
                weight  = w
            else:
                print("    没有找到该订单的重量数据："   o)
        if weight > 0:
            df.loc[row, '重量'] = weight
            # 格式化地址信息
            address = cpca.transform([df.loc[row, '邮寄地址']])
            # 计算运费
            cost = calc_cost(address.loc[0, '省'], address.loc[0, '市'], weight, COST_TABLE_ORIGIN)
            if cost is None:
                print("    发生错误的订单号为：", order)
                continue
            else:
                df.loc[row, '运费'] = cost
    if sheet_name is None:
        df.to_excel(writer, index=False)
    else:
        df.to_excel(writer, index=False, sheet_name=sheet_name)
    writer.close()


"""
TODO:
1、修改ROOT_DIR和SAVE_DIR
2、将所有待处理的xlsx文件保存在ROOT_DIR/origin路径下，查询表保存在ROOT_DIR/query路径下
2、修改查询订单重量的代码，只需要简单地填写文件名，关键的列名等
3、修改价格表，并在调用calc_cost方法的地方指定价格表
"""
if __name__ == '__main__':
    if not os.path.exists(ROOT_DIR):
        print(ROOT_DIR   "不存在")
        exit()

    if not os.path.exists(SAVE_DIR):
        print("创建目录："   SAVE_DIR)
        os.mkdir(SAVE_DIR)
    else:
        ans = input("是否删除%s下的所有文件？（Y/N）:" % SAVE_DIR)
        if ans == "Y":
            # 删除该目录下的所有文件
            for filename in os.listdir(SAVE_DIR):
                os.remove(SAVE_DIR filename)
            print("已删除SAVE_DIR下的所有文件")

    print("开始处理")

    for filename in os.listdir(ROOT_DIR "origin/"):
        if filename[0] == '.' or filename[-4:] != "xlsx":  # 去除隐藏文件和非xlsx文件
            continue
        print("正在处理："   filename)
        xlsx = pd.ExcelFile(ROOT_DIR   "origin/"   filename)
        sheet_names = xlsx.sheet_names
        xlsx.close()  # 不知道是不是需要

        for sheet_name in sheet_names:
            print("  正在处理：", sheet_name)
            add_weight(ROOT_DIR   "origin/"   filename, SAVE_DIR   filename, sheet_name)

    print("处理完毕")

处理结果

然后我们需要根据collapse列来折叠单号为空的行。
这个我还不知道怎么通过pandas实现，现在就只能先通过Excel自带的功能处理。
比如Mac版的WPS是这么处理的
1、选中collapse列

2、按command G。按下图设置

3、点击定位

可以发现collapse为1的行被选中了
4、点击command 9。单号为空的行就被折叠了

5、然后再删除collapse这列就行了
最终结果：

命令行窗口输出

是否删除/Users/XXX/Desktop/OrderProcessing/result/下的所有文件？（Y/N）:Y
已删除SAVE_DIR下的所有文件
开始处理
正在处理：table1.xlsx
  正在处理： Sheet1
  正在处理： Sheet2
正在处理：A.xlsx
  正在处理： AA
    没有找到该订单的重量数据：中通:786XXXX23
    没有找到该订单的重量数据：786X5780XX37
    没有找到该订单的重量数据：合在一起打包
    没有找到该订单的重量数据：786493XX3783158
  正在处理： AB
    计算费用时发生错误，可能是价格表中没有对应的地区
    发生错误的订单号为： 78649XXX184656
    计算费用时发生错误，可能是价格表中没有对应的地区
    发生错误的订单号为： 786497XXX08769
    没有找到该订单的重量数据：786X979XX8226
    没有找到该订单的重量数据：5箱
    没有找到该订单的重量数据：直发
  正在处理： AC
  正在处理： AD
    没有找到该订单的重量数据：YT699X121XX068
    没有找到该订单的重量数据：YT6993X9X987155
    没有找到该订单的重量数据：786499616XXX08
    没有找到该订单的重量数据：YT6XXX875919847
    没有找到该订单的重量数据：786497XXX57489
  正在处理： AE
    没有单号这一列，请确保单号那列的列名为'单号'
处理完毕

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