Python办公自动化是使用Python语言来自动化处理各种办公任务，可快速、高效地解决办公过程中所遇到的问题，提高工作效率，可应用于各种办公场景，提高工作效率，减少人工操作，是现代办公中不可或缺的一部分，Python办公自动化可实现：
自动化任务：Python可以自动完成重复性的任务，减少人工错误，提高生产效率批量处理：Python可以自动处理多个文件或目录，比如批量修改文件名、修改文件内容等无需人工干预：Python可以在没有人工干预的情况下自动完成任务，比如定时任务、自动发送邮件等。
程序控制：Python可以编写程序来控制多个程序的行为，比如自动化测试、自动化部署等提高工作效率：Python办公自动化可以大大提高工作效率，减少人工操作，减少错误率案例一：将不同工作簿合并到一个Excel中。
做数据分析日常最多的就是跟表格打交道，做数据处理和数据合并是必须的，比如，有几百个Excel工作簿，如果手动的Ctrl+C、Ctrl+V这样重复的复制粘贴汇总表格，效率极其慢，使用Python只需8行代码即可批量合并。
import os path=rC:\Desktop\数据合并 listdir=os.listdir(path) df=pd.read_excel(path+\\+ listdir[0])#导入第一个数据表
for filename in listdir[1:]: dfi=pd.read_excel(path+\\+ filename) #导入除第一个数据表外其他数据表 df=pd.concat([df,dfi],sort=
False) #数据纵向合并 df.to_excel(rC:\Desktop\学生成绩数据合并.xlsx,index=False)
案例二：将不同sheet表合并到一个Excel中同样的道理，如果一个Excel表中有多个不同的sheet表，将其汇总到一个sheet表中，如果复制、粘贴，需要耗时很长时间，使用Python写个程序只有8行代码，10秒不到，就将多个sheet表中的数据合并到一个Excel表中。
import pandas as pd path=rC:\Desktop\数据合并\不同科目成绩表.xlsx sheet_names=pd.ExcelFile(path).sheet_names df=pd.read_excel(path,sheet_name=
0)#导入第一个sheet表for sheetname in sheet_names[1:]: dfi=pd.read_excel(path,sheetname) #导入除第一个sheet表外其他sheet表
df=pd.concat([df,dfi],sort=False) #数据纵向合并 df.to_excel(rC:\Desktop\学生成绩不同sheet表数据合并.xlsx,index=
False)
案例三：Excel批量创建多个工作簿有时候，创建多个Excel工作簿也是工作必须的，常规操作就是右键新建Excel工作簿，然后右键重命名，如果要创建一个全国各个省份的Excel工作簿，手动创建效率很慢，使用下面的几行代码即可批量创建新的工作簿。
from openpyxl import Workbook import os os.mkdir(rC:\Desktop\批量创建文件夹)#创建一个新的文件夹 name_list = ["湖南","湖北"
,"河南","河北","山东","山西","广东","广西","贵州","陕西"] for name in name_list: wb = Workbook() wb.save(filename =
f"C:\Desktop\批量创建文件夹\{name}.xlsx")
案例四：将Excel文件拆分到不同sheet表某次考试有一个包含所有科目考试成绩的表格，要将每一科的学生成绩分别创建一个sheet表保存各科的成绩，Excel的做法是先在总表中筛选出来各个科目的成绩，然后创建一个新的sheet表，重命名后复制粘贴，使用Python只需4行代码即可批量拆分。
import pandas as pd df=pd.read_excel(rC:\Desktop\学生成绩表.xlsx) for i in df[科目].unique(): df[df[科目]==i].to_excel(
f"C:\Desktop\数据拆分\{i}.xlsx",index=False)
案例五：将Excel文件拆分到不同工作簿还是上面的案例数据，只不过这次将总成绩表按照不同的科目拆分为不同的工作簿，相对于表格的复制粘贴，这里只需要6行代码就可以实现复杂的Excel操作，轻轻松松实现Excel表格自动化功能。
import pandas as pd df=pd.read_excel(rC:\Desktop\数据拆分\学生成绩表.xlsx) writer=pd.ExcelWriter(rC:\Desktop\不同科目成绩表.xlsx
) for i in df[科目].unique(): df[df[科目]==i].to_excel(writer,sheet_name=i,index=False) writer.save()
案例六：Python批量生成合同如果要生成一份电子合同，常规做法是在Word中先设置一份电子版合同，对于空白项用下划线标识出来，然后手动填写文字，使用Python可以写程序批量生成合同，这样节省了大量的人工时间成本，大大提高了办公效率。
import pandas as pd from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows from docxtpl import DocxTemplate df = pd.read_excel(
rC:\Users\尚天强\Desktop\各高校空调合同.xlsx) df["签约日期"] = df["签约日期"].apply(lambda x:x.strftime("%Y-%m-%d")) datas = []
for row in dataframe_to_rows(df,index=False,header=False): data = {"甲方": row[0], "乙方"
: row[1], "产品名称": row[2], "产品价格": row[3], "保修期": row[4],
"签约日期": row[5]} datas.append(data) for data in datas: tpl = DocxTemplate(rC:\Users\尚天强\Desktop\各高校安装空调合同书.docx
) tpl.render(data) tpl.save(rC:\Users\尚天强\Desktop\合同生成\{}的空调安装合同.docx.format(data[甲方])) print(
{}的空调安装安装合同已生成.format(data[甲方]))
使用Python程序批量生成电子版合同，生成结果如下，打开任意的一个合同书，我们看到已经在原有的下划线处插入了合同数据。
以上我们看到，要想做自动化，只要掌握Python就足够了，不管是Excel文件处理，还是Word文件处理，Python都可以轻松处理，另外，Python还可以自动生成数据分析报告和自动发邮件等，限于篇幅原因无法一一例举，感兴趣可以关注我，持续分享数据分析知识，相信一定能对你的数据分析能力有所提升~
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