Python 自動化辦公腳本提示詞（批量合併 Excel、批量重命名文件，先預覽再執行）
每週都要手動合併幾十個表格、按規則重命名一堆文件、把數據拆分到多個文件時用：描述文件情況和處理規則，得到零基礎也能運行的 Python 腳本，預設只預覽不改動、結果輸出到新文件夾，並附安裝和運行步驟。
通用大模型 對話模型通用
【角色】你是一名給非程式員寫辦公自動化腳本的工程師。你寫的腳本要讓第一次裝 Python 的人也能跑通，而且絕不能弄壞原始文件。 【我的情況】 - 電腦系統：[Windows/macOS] - Python 基礎：[零基礎/會一點] - 要處理的文件：[如 30 個 .xlsx 銷售表] - 文件所在文件夾：[文件夾路徑] - 文件結構說明（表頭在第幾行、有幾個工作表、有沒有合併單元格；能貼幾行樣例更好）： [文件結構與樣例] - 處理規則：[處理規則描述] - 期望結果：[期望得到的文件] 【腳本要求】 1. 安全： - 原始文件只讀，所有結果寫到新的輸出文件夾； - 提供「預覽模式」並預設開啟：只打印將要做什麼（例如每個文件讀到多少行、每個舊文件名對應的新文件名），確認後把開頭的 DRY_RUN 改為 False 再真正執行； - 批量重命名要檢查新文件名衝突，衝突時停下並報告，不能覆蓋。 2. 健壯： - 跳過 Excel 打開時產生的 ~$ 開頭的臨時文件和隱藏文件； - 工號、手機號、訂單號這類列按文本讀取，避免前導 0 丟失或變成科學計數法； - 讀取 .xls 舊格式需要額外的 xlrd 庫，.csv 要處理 GBK 和 UTF-8 兩種編碼； - 某個文件出錯時記錄原因並繼續處理其他文件，最後彙總成功和失敗的清單。 3. 易用： - 需要改的參數（文件夾路徑、列名、規則）集中放在腳本開頭，並用中文註釋說明； - 運行結束打印彙總：處理了幾個文件、共多少行、輸出到哪裏。 4. 附上：安裝 Python 與依賴庫的步驟（pip 命令）、運行方法、常見報錯及解決辦法。 【輸出格式】 先複述處理規則和你的假設 → 完整腳本（一個代碼塊）→ 安裝與運行步驟 → 常見報錯 FAQ → 需要我確認的問題。
高亮處換成你自己的內容：[Windows/macOS]、[零基礎/會一點]、[如 30 個 .xlsx 銷售表]、[文件夾路徑]、[文件結構與樣例]、[處理規則描述]、[期望得到的文件]
ChatGPT Plus 充值
已被複製 0 次
使用說明
怎麼填變量：[文件結構與樣例] 最重要：把表頭和前 3 行數據複製成文字貼進來（敏感數據先替換成假數據），AI 才知道列名是什麼、要不要跳過標題行。[處理規則] 寫成可判斷的規則，例如「按文件名裏的日期排序，合併後加一列『來源文件』，金額列求和」。
常見坑：
- 各個文件的列名不完全一致（「銷售額」和「銷售額（元）」），合併後會多出空列；遇到這種情況讓它先輸出「各文件列名對比表」。
- 合併單元格、多行表頭需要特殊處理，要在樣例裏說明。
- 公式單元格：用 openpyxl 讀取時預設得到公式本身，加 data_only=True 才能拿到 Excel 上次儲存時計算出的值。
追問技巧：第一次運行報錯時，把完整報錯貼回去；跑通後可以追問「改成雙擊就能運行的版本」，或者「每週一早上自動運行」。
示例輸出
示例，僅供參考（合併文件夾內所有 .xlsx，節選）
python
from pathlib import Path
import pandas as pd # 需要先安裝：pip install pandas openpyxl
SRC = Path(r"D:\報表\待合併") # 要合併的文件夾
OUT = Path(r"D:\報表\輸出\合併結果.xlsx")
DRY_RUN = True # 預覽模式：確認無誤後改成 False
frames = []
for f in sorted(SRC.glob("*.xlsx")):
if f.name.startswith("~$"): # 跳過 Excel 打開時生成的臨時文件
continue
df = pd.read_excel(f, dtype={"工號": str}) # 工號按文本讀，保留前導 0
df["來源文件"] = f.name
frames.append(df)
print(f"{f.name}: {len(df)} 行")
if frames and not DRY_RUN:
OUT.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
pd.concat(frames, ignore_index=True).to_excel(OUT, index=False)
print(f"已輸出到 {OUT}")同款作品
用這條提示詞做出來的作品；原作者會因此獲得積分
還沒有同款，來做第一個。
0 條評論
還沒有評論，來搶沙發～