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原始表格是这样的，有278张表格，我们需要根据指定的分组进行汇总求和并排序，最终完成这样的表格（见下图）：
代码：
import pandas as pd # 导入pandas库，用于数据处理
import time # 导入time库，用于测量代码执行时间 s_t = time.time() # 记录代码开始执行的时间 # 新建一个空的DataFrame，用于存储汇总所有工作表的结果
result = pd.DataFrame() # 使用pandas的read_excel函数读取整个Excel文件中的所有工作表，header=2表示将第二行作为列名，sheet_name=None表示读取所有工作表
df = pd.read_excel('日领料单.xlsx', header=2, sheet_name=None) # 遍历df的键（即Excel中的工作表名）
for sheet_name in df.keys(): # 对当前工作表的数据进行分组，按'物料编号'和'物料描述'分组，并计算'批号批数量'的总和 df_sum = df[sheet_name].groupby(['物料编号', '物料描述'])['批号批数量'].sum().reset_index() # 将当前工作表的汇总结果追加到result DataFrame中 result = pd.concat([result, df_sum]) # 对result DataFrame按'物料编号'和'物料描述'进行分组，并再次计算'批号批数量'的总和，以去除可能的重复计数
# 然后重置索引，并按'批号批数量'列的值降序排序
final = result.groupby(['物料编号', '物料描述'])['批号批数量'].sum().reset_index().sort_values('批号批数量', ascending=False) # 将最终的汇总结果保存到新的Excel文件中
final.to_excel("汇总.xlsx") e_t = time.time() # 记录代码执行结束的时间 # 打印处理所有表格所用的时间
print(f"处理278张表格共用时{e_t-s_t}秒")
