Excel处理程序说明文档（京汉每月数据透视表）

1. 程序概述

这是一个基于Python和Tkinter开发的Excel文件处理工具，主要用于从Excel文件中提取特定列数据并生成数据透视表。该程序提供了简洁的图形用户界面，使用户能够轻松地导入Excel文件、处理数据并保存结果。

2. 主要功能

• 数据提取：从Excel文件中提取指定列（“动态代码”、“船代码”、“航次”、“尺寸”、“箱型”）
• 数据透视：基于提取的列生成数据透视表，并计算各组合的计数
• 结果输出：将原始提取数据和透视表结果保存到新的Excel文件中
• 用户友好界面：提供直观的操作界面，包含文件导入、结果查看和程序退出功能

3. 使用方法

3.1 程序界面

程序界面包含以下主要部分：

• 顶部标题：“Excel文件处理程序”
• 中部状态显示区：显示程序执行过程和状态信息
• 底部按钮区：包含"导入文件"、"打开文件"和"退出程序"三个功能按钮
• 操作说明区：提供简要的操作指引

3.2 操作步骤

1. 导入文件

   • 点击【导入文件】按钮
   • 在弹出的文件选择对话框中选择要处理的Excel文件（支持.xlsx和.xls格式）
   • 选择完成后，程序会提示您选择输出文件的保存位置和文件名

2. 数据处理

   • 选择保存位置后，程序会自动开始处理数据
   • 处理过程中，状态显示区会实时更新处理进度
   • 处理完成后，会弹出成功提示框

3. 查看结果

   • 处理完成后，【打开文件】按钮会变为可用状态
   • 点击【打开文件】按钮可直接打开生成的Excel文件查看结果

4. 退出程序

   • 点击【退出程序】按钮关闭应用

4. 输出文件说明

生成的Excel文件包含两个工作表：

• sheet1（隐藏）：包含从原始文件中提取的指定列数据
• sheet2（可见）：包含基于提取数据生成的数据透视表，显示各组合的计数统计和总计

5. 错误处理

程序内置了错误处理机制，主要包括：

• 输入文件格式检查：确保选择的是有效的Excel文件
• 必要列检查：检查输入文件是否包含所有必需的列
• 异常捕获：处理过程中的异常会被捕获并显示在状态区，同时弹出错误提示框

6. 技术实现

6.1 使用的技术和库

• Python：核心编程语言
• Tkinter：用于构建图形用户界面
• Pandas：用于Excel文件读写和数据处理
• openpyxl：作为Pandas的Excel引擎

6.2 主要功能实现

数据提取和透视表生成

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel(input_file)

# 提取指定列
selected_df = df[required_columns]

# 使用 groupby 生成透视表
pivot_df = selected_df.groupby(required_columns).size().reset_index(name="计数")

# 计算总计并添加总计行
total_count = pivot_df["计数"].sum()
total_row = pd.DataFrame([[""] * len(required_columns) + [total_count]],
                         columns=pivot_df.columns)
final_df = pd.concat([pivot_df, total_row], ignore_index=True)

Excel文件输出

# 写入 Excel 文件
with pd.ExcelWriter(output_file, engine="openpyxl") as writer:
    selected_df.to_excel(writer, sheet_name="sheet1", index=False)
    final_df.to_excel(writer, sheet_name="sheet2", index=False)
    # 隐藏sheet1
    writer.book["sheet1"].sheet_state = "hidden"

7. 系统要求

• 操作系统：Windows（支持使用os.startfile打开文件）
• Python环境：Python 3.x
• 必要库：tkinter, pandas, openpyxl

8. 注意事项

• 输入Excel文件必须包含以下列：“动态代码”、“船代码”、“航次”、“尺寸”、“箱型”
• 程序会自动隐藏输出文件中的sheet1，只显示包含透视表的sheet2
• 处理大型Excel文件可能需要较长时间，请耐心等待状态区的处理完成提示