我以前在厂里管几个门店的日报，每天下午都要把十几个门店的 Excel 表手动拼成一张总表，再调格式、改列宽、加表头底色。说白了就是复制粘贴点到吐，半小时起步，点完眼都花了还容易漏一行。

后来实在受不了，花一个晚上写了个 Python 小脚本，专门做 Excel 自动化，现在每天把那十几个表往一个文件夹一扔，双击跑一下，总表加好格式就出来了。省下的半小时，够我泡杯茶歇口气。

今天把这套思路讲给和我一样被 Excel 折磨的老表们，代码我贴的是能跑的，不是那种看着厉害用不了的。

场景很简单：每个门店每天交一张表，结构一样，第一行是表头，下面是数据。我要把它们摞成一张大表，这就是最基础的 Excel 自动化 需求。

from openpyxl import load_workbook, Workbook

total = Workbook().active
total.append(["门店", "日期", "销售额", "单量"])  # 先写总表头

for path in ["门店A.xlsx", "门店B.xlsx", "门店C.xlsx"]:
    wb = load_workbook(path, data_only=True)  # 注意这个 data_only=True
    ws = wb.active
    for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
        if row[0]:  # 跳过空行
            total.append(row)

total.parent.save("总表.xlsx")

这里有个坑我踩过：如果不写 data_only=True，你拿到的可能是公式本身（比如 "=SUM(B2:B9)"），不是算出来的数。门店那张表里销售额一列多半是公式，不设这个参数，总表里就一堆公式串，对不上数。

拼完表，原来手动干的第二步是调格式：表头加粗、加底色、列宽拉一拉。这些也能让脚本顺手做了。

from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill

wb = load_workbook("总表.xlsx")
ws = wb.active

for cell in ws[1]:              # 表头这一行
    cell.font = Font(bold=True)
    cell.fill = PatternFill("solid", fgColor="DDEBF7")

ws.column_dimensions["A"].width = 16
ws.column_dimensions["B"].width = 12
ws.column_dimensions["C"].width = 12

wb.save("总表_格式化.xlsx")

这两段拼起来，就是我每天跑的那一个脚本。逻辑不复杂，但胜在稳——它不会哪天心情不好漏掉一行，也不会把列宽拉歪。

我踩过的坑，你别再踩。

坑一：合并单元格会吞数据。 有的门店表喜欢把第一行店名合并一大片。合并单元格只有左上角那个格子有值，其余是空的。你按行读的时候，店名字段就空了。遇到这种，要么让门店别合并，要么读的时候用 ws.merged_cells.ranges 把合并区的值补回去。我图省事，直接在群里发了句话让门店别合并表头，比改代码快。

坑二：编码问题中文乱码。 如果数据源是 csv 而不是 xlsx，用 open 读一定要写 encoding="utf-8-sig"，不是 utf-8。少了那个 sig，表头的中文十有八九变乱码。还有那种老掉牙的 .xls 格式（不是 xlsx），openpyxl 读不了，得用 xlrd，而且得装老版本 pip install xlrd==1.2.0——新版本把 xls 支持砍了。这俩坑我各栽过一次，排查了小半天。

我知道不少老表跟我以前一样，收藏了一堆 Python 教程，就是没真正写过一行。我的建议很土：别囤了，就从你每天重复的那件 Excel 破事开始，写个几十行的 Excel 自动化 小脚本。

不用学全，用到啥查啥。openpyxl 就管读写 Excel，pandas 也能干但这活儿用不上那么重。脚本写完第一天可能还会报错，改两回就顺了。等它真帮你把半小时的活儿压缩到十秒，你就再也回不去手动点了。

我现在回看，真正让我把 Python 捡起来的，不是哪门课，就是这一个合并报表的 Excel 自动化 脚本。它小，但它真解决了我每天的痛。你也找一个这样的小痛，先用 Excel 自动化 跑通它。

（本文由 AI 辅助创作，观点与案例为本人整理）

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