选择使用方法

找现成的工具。试了两个，有各种问题。比如比如北大团队出品的ChatExcel等。我的表格列比较多，上传文件后需要砍掉一部分。输入几个命令以后就识别不了了。即使识别到了，输出也受限制，还不如手工处理。另外，我的表格涉及部分财务数据，考虑安全性问题，也不太方便上传到网站。
vba写脚本。我使用的是wps而不是office，默认不支持vba，需要买商业版。遂弃之。
在对python语法不太熟悉的情况下初步尝试使用ChatGPT3.5（免费版）写python代码，把代码拷贝到visual studio code 中运行。在ChatGPT的帮助下，安装了几个必备的库。但是几轮prompt下来，代码运行还是出现了一些问题。刚开始没有耐心去调试，转而尝试new bing，看下new bing的代码能力。new bing给出的代码如下：

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('未完工项目收款任务记录表.xlsx', sheet_name='物流项目汇总表')# 删除符合条件的数据
df = df.drop(df[(df['总收款额'] == df['总合同结算金额']) & (df['总收款额'].isnull()) & (df['总合同结算金额'].isnull())].index)
df = df.drop(df[(df['总收款额'] == df['总合同结算金额']) & (df['总收款额'].notnull()) & (df['总合同结算金额'].notnull())].index)
df = df.drop(df[(df['项目编号'].isnull()) & (df['PO单号'].isnull())].index)# 新建一个sheet并保存
now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')
writer = pd.ExcelWriter('未完工项目收款任务记录表.xlsx')
df.to_excel(writer, sheet_name='物流项目汇总表' + now, index=False)
writer.save()

好家伙。这个牛。直接把我文档全部清空了。。。

GitHub Copilot 据说是GPT4好用一点，但Mastercard支付被拒（最后在账户中直接增加payment ，在Copilot中选择支付方式，成功开通了Copilot ）刚开始还不太会使用，以为就是更加智能的auto completion。后来发现，把注释写完，可以自动出一段代码。Copilot 适合的场景是需求细化到粒度比较小的代码级别。而ChatGPT的prompt，可以是详细的业务级别。

利用python处理excel表格

prompt编写经验

prompt编写的一些原则

prompt 简单的理解它是给 AI 模型的指令。它可以是一个问题、一段文字描述，甚至可以是带有一堆参数的文字描述。AI 模型会基于 prompt 所提供的信息，生成对应的文本，亦或者图片。而 Prompt Engineering （中文意思为提示工程，后缩写为 PE）则是：Prompt Engineering 是一种人工智能（AI）技术，它通过设计和改进 AI 的 prompt 来提高 AI 的表现。Prompt Engineering 的目标是创建高度有效和可控的 AI 系统，使其能够准确、可靠地执行特定任务。因为人类的语言从根本上说是不精确的，目前机器还没法很好地理解人类说的话，所以才会出现 PE 这个技术。另外，受制于目前大语言模型 AI 的实现原理，部分逻辑运算问题，需要额外对 AI 进行提示。

我的prompt进化之路

第一版：
有一张excel表格，包括2个sheet，请帮我写一段vba代码，删除符合以下条件的记录（行）

如果某一行的M列的值，等于100%，并且这一行以下的若干行M列为空，删除这一行及以下M列为空的若干行。
如果某一行的M列的值，等于100%，并且这一行的下一行的M列不为空，直接删除这一行。
如果某一行的M列的值，小于100%，并且这一行以下的若干行的M列为空，保留这一行及以下M列为空的若干行。
如果某一行的M列的值，小于100%，并且这一行的下一行M列不为空，保留这一行。
经过以上调整后，输出为一个新的sheet，命名为：原sheet名称-1

最终版：
有一张excel表格，未完工项目收款任务记录表.xlsx，其中有一个ｓｈｅｅｔ名称是物流项目汇总表，物流项目汇总表中包括了两个列:“总收款额”与“总合同结算金额”。它们的数据类型是货币。“总收款额”在第10列，“总合同结算金额”在第11列。还包括2个列:“项目编号”与“PO单号”。“项目编号”在第6列，“PO单号”在第7列。另一个ｓｈｅｅｔ名称是物流项目收款信息表，物流项目汇总表中包括了两个列:“总收款额”与“总合同结算金额”。它们的数据类型是货币。“总收款额”在第10列，“总合同结算金额”在第11列。还包括2个列:“项目编号”与“PO单号”。“项目编号”在第6列，“PO单号”在第7列。
这两张sheet分别需要删除一些数据，被删除的数据满足以下要求：1. 先删除“项目编号”列为空而且“PO单号”为空的行。2. 如果“总收款额”列的值与“总合同结算金额”列的值差值小于1，而且，该行后面的若干行的“总收款额”列为空，“总合同结算金额”列为空，删除这一行及后面若干行。3. 如果“总收款额”列的值与“总合同结算金额”列的值差值小于1，而且，该行后面的一行的“总收款额”列不为空，“总合同结算金额”列不为空，仅删除这一行。
两张sheet分别删除符合条件的数据后，其他数据保持格式不变，另存为一个excel文件，文件名称是：原文件名称+日期时间，该文件中包括两个sheet，名称分别是物流项目汇总表与物流项目收款信息表。
请给出完整的python代码
对比两个版本的prompt：
1. 交互过程中，也对需求有了更完善的理解。增加了预处理这一步。鉴于我的表格，每一行的数据格式并不一致，而删除并不规范的干扰数据，处理起来更加简洁，对结果也没有任何影响。
2. 在业务需求的描述方面，增加了很多表格的细节。比如需要处理的单元格数据类型，目标数据的列号。
3. 其他调整：比如合同结算额与收款额，差值小于某个数值（￥1）比等于更符合实际情况。

代码调试

百分比数据单元格的处理

第一版的代码

# 读取指定的sheet
df = pd.read_excel(file_name, sheet_name=sheet_name)
new_data = []  # 存储符合条件的行
i = 0  # 当前行索引
while i < len(df):current_percentage = df.loc[i, 'M']next_percentage = df.loc[i+1, 'M'] if i < len(df)-1 else Noneif current_percentage == 1 and pd.isna(next_percentage):  # 条件1while pd.isna(df.loc[i+1, 'M']):

打印输出df.loc[i, ‘M’]的值不对。来回修改几次，还是出错：
在这里插入图片描述
这个问题没有得到很好的解决。我调整了一下，改为比较2个货币类型的单元格数据大小。

for ws in [ws_summary, ws_payment]:rows_to_delete = []  # 存储需要删除的行号print(f"ws: {ws.title}, max_row: {ws.max_row}")for row in range(2, ws.max_row+1):print("ws.cell(row={0}, column=10).value:".format(row), ws.cell(row=row, column=10).value)print("ws.cell(row={0}, column=11).value:".format(row), ws.cell(row=row, column=11).value)if ws.cell(row=row, column=10).value is not None and \ws.cell(row=row, column=11).value is not None and \abs(ws.cell(row=row, column=10).value - ws.cell(row=row, column=11).value) < 1: #收款金额和合同结算金额相等，一定会删除rows_to_delete.append(row)for i in range(1, po_number_max):  # 检查该行后面的若干行是否为空if ws.cell(row=row+i, column=10).value is None and ws.cell(row=row+i, column=11).value is None:             # 后面若干行要删除       rows_to_delete.append(row+i)else:                    break

while死循环

有一个版本的代码，运行之后，vs code出现无响应，怀疑是出现了死循环。增加打印输出后，果然是这样。说明ChatGPT编写的代码，逻辑漏洞也是有的。
在这里插入图片描述
还比如：

有时候还有重复性错误：

excel公式的处理

单元格包含公式
尝试了多个封装为函数的方案，将包含公式的单元格转换为数值。

def get_value(cell):if cell.data_type == 'f':compiler = ModelCompiler()new_model = compiler.read_and_parse_archive(filename)evaluator = Evaluator(new_model)value = evaluator.evaluate(cell)return valueelse:return cell.value

最后还是没成功，错误大多是库的问题
在这里插入图片描述
实际上，我的openpyxl是刚安装的。最后还是在网上查到了一个方案。直接读取单元格中的公式计算值。
2. 删除数据后公式的更新
经过处理后输出的sheet的数据是对了，但公式全没有了。数据之间的引用关系消失了。目前这个问题还在研究中。当然，如果出来的中间数据仅做分析使用，只要数据正确，无公式，也勉强可以接受。
增加图形图表方式的数据分析也是我下一步需要完成的工作。
以下代码其实是可以实现公式更新功能的。如果打开文件的方式是data_only=False的话

for ws in [ws_summary, ws_payment]:for row in ws.rows:for cell in row:if cell.data_type == 'f':cell.value = cell.value

结论

虽然ChatGPT的帮助确实提高了代码编写的效率，但在整个过程中，我发现ChatGPT给出的一些代码会运行出错，这时需要具有调试Python代码的能力。另外，对于ChatGPT无法解决的问题，可以查阅其他资料进行解决。总之，在这个过程中，对代码的理解和调试能力是必不可少的。
看过ChatGPT4的介绍，看起来4的代码能力比3.5强，下一步期待解决4的付款问题，尝试一下进一步提高生产力。