Python办公自动化，一篇在手，轻松搞定！

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2023-09-22 05:55:54

Python办公自动化：助力职场乘风破浪

办公自动化已成大势所趋

在当今快节奏的商业环境中，办公自动化已成为职场人士不可或缺的工具。随着技术的发展，Python凭借其强大的编程能力和丰富的库生态，正在成为办公自动化领域的一颗璀璨明珠。

Python办公自动化的优势

高效便捷： Python自动化可轻松实现重复性任务，大幅提升工作效率。
精准无误： 计算机处理数据远超人工，精准度更高。
可定制性强： 可根据特定需求定制脚本，实现个性化自动化。
节省成本： 降低人工成本，为企业创造更大价值。

Python办公自动化实战

打卡记录自动化

Python可轻松自动化打卡记录管理：

import pandas as pd
import datetime

df = pd.read_csv('打卡记录.csv')
df['迟到时间'] = (pd.to_datetime(df['上班时间']) - pd.to_datetime('09:00:00')).dt.total_seconds()
df['早退时间'] = (pd.to_datetime('18:00:00') - pd.to_datetime(df['下班时间'])).dt.total_seconds()
df['缺勤'] = df['上班时间'].isnull()
df.groupby(['姓名']).agg({'迟到时间': 'sum', '早退时间': 'sum', '缺勤': 'sum'}).reset_index().to_csv('打卡统计表.csv')

活动积分自动化

活动积分管理也能交由Python自动化：

import csv

with open('活动记录.csv', 'r') as f:
    records = list(csv.reader(f))
points = [int(record[1]) for record in records]
with open('积分统计表.csv', 'w') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(zip(records, points))

趋势对比自动化

销售趋势对比也能通过Python轻松实现：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

sales = pd.read_csv('销售数据.csv')
sales_by_month = sales.groupby('月份')['销量'].sum().reset_index()
plt.plot(sales_by_month['月份'], sales_by_month['销量'])
plt.title('销售趋势图')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销量')
plt.savefig('销售趋势图.png')