问题背景

有表A，其数据如下

关键信息是邮寄地址和单号。

表B：

关键信息是运单号和重量
我们需要做的是，对于表A中的每一条数据，根据其单号，在表B中查找到对应的重量。
在表A中新增一列重量，将刚才查到的数据填在该列。
更近一步地，会再提供一张价格表：

我们需要根据表A的邮寄地址和刚得到的重量计算该订单的运费。
同样在表A中新增一列运费，将计算得到的运费填写在该列。

准备工作

建立一个文件夹，在该文件夹下再建立三个文件夹，分别是origin、query和result，里面分别放表A（可以放多个表）、表B（也可以放多个表），result放的是最终的结果。

其它细节

1、可以发现有些单号为空的行被折叠了，为了保持原样，所以我们会添加一列collapse，如果订单号为空，就设置collapse为1，否则为空。之后再根据collapse这列折叠单号为空的行，后面会介绍。
2、会存在一些在表B中找不到重量信息的订单号，这些订单将被输出在命令行窗口。
3、也可以处理有多个sheet的表。

代码

import os
import re
import pandas as pd
import cpca
import math

# 将所有待处理的文件都保存在这个路径下
ROOT_DIR = '/Users/XXX/Desktop/OrderProcessing/'
# 所有结果将保存在这个路径下
SAVE_DIR = '/Users/XXX/Desktop/OrderProcessing/result/'

# 参照此格式，三个数字分别表示0.5kg，首重，续重。
# 注意省份名称一定要规范。不过不要求Excel表格中的邮寄地址必须要规范。
COST_TABLE_ORIGIN = {'江苏省': [1, 3, 1],
                     '浙江省': [1, 3, 1],
                     '上海市': [1, 3, 1],
                     '安徽省': [1, 3, 1],
                     '舟山市': [1, 3, 1]
                     }


def calc_cost(province, city, weight, cost_table):
    """
    根据地区和重量计算运费
    :param province: 省份
    :param city: 城市
    :param weight: 重量
    :param cost_table: 价格表
    :return: 价格
    """
    costs = None
    additional = 0
    if str(province) in "北京市" or str(province) in "上海市":
        additional = 1
    for p, cost in cost_table.items():
        if str(city) in p:
            costs = cost
    if costs is None:
        for p, cost in cost_table.items():
            if str(province) in p:
                costs = cost
    if costs is None:
        print("    计算费用时发生错误，可能是价格表中没有对应的地区")
        return None
    if weight <= 0.5:
        return costs[0] + additional
    elif weight <= 1:
        return costs[1] + additional
    else:
        return costs[1] + math.ceil(weight - 1) * costs[2] + additional


def query_weight_by_order(file_name, order, order_str='运单号', weight_str='重量'):
    """
    根据订单号查询重量
    :param file_name: 去哪个文件里查找
    :param order: 订单号
    :param order_str: 订单的列名
    :param weight_str: 重量的列名
    :return: 该订单的重量
    """
    df = pd.read_excel(io=file_name)
    num_rows = len(df.index.values)
    weight = None
    for row in range(num_rows):
        if str(df.iloc[row][order_str]) == order:
            weight = df.iloc[row][weight_str]
            break
    return weight


def add_weight(read_file_name, write_file_name, sheet_name=None, collapse_flag=True):
    """
    添加重量信息
    :param read_file_name: 读取文件
    :param write_file_name:  写入文件
    :param sheet_name: 工作表名称
    :param collapse_flag: 是否隐藏指定行，比如某项值为空，则隐藏该行
    :return:
    """

    if sheet_name is None:
        df = pd.read_excel(io=read_file_name)
        writer = pd.ExcelWriter(write_file_name)
    else:
        df = pd.read_excel(io=read_file_name, sheet_name=sheet_name)
        # 这样写好像有点笨
        if os.path.exists(write_file_name):
            writer = pd.ExcelWriter(write_file_name, mode='a')
        else:
            writer = pd.ExcelWriter(write_file_name, mode='w')

    num_rows = len(df.index.values)

    if '单号' not in df.columns.values:
        print("    没有单号这一列，请确保单号那列的列名为'单号'")
        writer.close()
        return

    for row in range(num_rows):
        order = str(df.loc[row, '单号'])
        '''
        像order这一列，如果全是正常的单号，读进来会是浮点数，比如78649717XXX259.0
        如果有几行是"停发"，读进来的就都是不带小数点的了，比如78XXX17332259
        空值就是显示nan
        '''
        if order == "nan" or order == "停发":  # pd.isnull(order)
            if order == "nan" and collapse_flag:  # 若订单号为空，则标记隐藏该行
                df.loc[row, 'collapse'] = 1
            continue

        # 到这里的，就是带小数点的订单号，或者正常的不带小数点的订单号
        if order[-2] == '.':  # 去除小数点
            order = order[:-2]
            # df.loc[row, '单号'] = order

        # 有可能写了多个订单号，比如786497173XXX9；78649719X80XX0；786497X799ZXX4
        # 这种情况下，就把多个订单的重量进行累加
        orders = re.split('，|；|\n| |,|;', order)
        weight = 0
        for o in orders:
            if len(o) <= 0:
                continue
            w = None
            '''
            这里就是根据订单的不同查询不同的表
            比如Y开头的，查哪个表；数字开头的，查哪个表
            此处需要自定义
            '''
            if o[0] == 'Y':
                # 根据订单号查询重量
                w = query_weight_by_order(ROOT_DIR + "query/A.xlsx", o, order_str='运单号码', weight_str='计费重量（kg）')
            elif '0' <= o[0] <= '9':
                w = query_weight_by_order(ROOT_DIR + "query/B.xlsx", o)
            if w is not None and (isinstance(w, float) or isinstance(w, int)):
                weight += w
            else:
                print("    没有找到该订单的重量数据：" + o)
        if weight > 0:
            df.loc[row, '重量'] = weight
            # 格式化地址信息
            address = cpca.transform([df.loc[row, '邮寄地址']])
            # 计算运费
            cost = calc_cost(address.loc[0, '省'], address.loc[0, '市'], weight, COST_TABLE_ORIGIN)
            if cost is None:
                print("    发生错误的订单号为：", order)
                continue
            else:
                df.loc[row, '运费'] = cost
    if sheet_name is None:
        df.to_excel(writer, index=False)
    else:
        df.to_excel(writer, index=False, sheet_name=sheet_name)
    writer.close()


"""
TODO:
1、修改ROOT_DIR和SAVE_DIR
2、将所有待处理的xlsx文件保存在ROOT_DIR/origin路径下，查询表保存在ROOT_DIR/query路径下
2、修改查询订单重量的代码，只需要简单地填写文件名，关键的列名等
3、修改价格表，并在调用calc_cost方法的地方指定价格表
"""
if __name__ == '__main__':
    if not os.path.exists(ROOT_DIR):
        print(ROOT_DIR + "不存在")
        exit()

    if not os.path.exists(SAVE_DIR):
        print("创建目录：" + SAVE_DIR)
        os.mkdir(SAVE_DIR)
    else:
        ans = input("是否删除%s下的所有文件？（Y/N）:" % SAVE_DIR)
        if ans == "Y":
            # 删除该目录下的所有文件
            for filename in os.listdir(SAVE_DIR):
                os.remove(SAVE_DIR+filename)
            print("已删除SAVE_DIR下的所有文件")

    print("开始处理")

    for filename in os.listdir(ROOT_DIR+"origin/"):
        if filename[0] == '.' or filename[-4:] != "xlsx":  # 去除隐藏文件和非xlsx文件
            continue
        print("正在处理：" + filename)
        xlsx = pd.ExcelFile(ROOT_DIR + "origin/" + filename)
        sheet_names = xlsx.sheet_names
        xlsx.close()  # 不知道是不是需要

        for sheet_name in sheet_names:
            print("  正在处理：", sheet_name)
            add_weight(ROOT_DIR + "origin/" + filename, SAVE_DIR + filename, sheet_name)

    print("处理完毕")

处理结果

然后我们需要根据collapse列来折叠单号为空的行。
这个我还不知道怎么通过pandas实现，现在就只能先通过Excel自带的功能处理。
比如Mac版的WPS是这么处理的
1、选中collapse列

2、按command+G。按下图设置

3、点击定位

可以发现collapse为1的行被选中了
4、点击command+9。单号为空的行就被折叠了

5、然后再删除collapse这列就行了
最终结果：

命令行窗口输出

是否删除/Users/XXX/Desktop/OrderProcessing/result/下的所有文件？（Y/N）:Y
已删除SAVE_DIR下的所有文件
开始处理
正在处理：table1.xlsx
  正在处理： Sheet1
  正在处理： Sheet2
正在处理：A.xlsx
  正在处理： AA
    没有找到该订单的重量数据：中通:786XXXX23
    没有找到该订单的重量数据：786X5780XX37
    没有找到该订单的重量数据：合在一起打包
    没有找到该订单的重量数据：786493XX3783158
  正在处理： AB
    计算费用时发生错误，可能是价格表中没有对应的地区
    发生错误的订单号为： 78649XXX184656
    计算费用时发生错误，可能是价格表中没有对应的地区
    发生错误的订单号为： 786497XXX08769
    没有找到该订单的重量数据：786X979XX8226
    没有找到该订单的重量数据：5箱
    没有找到该订单的重量数据：直发
  正在处理： AC
  正在处理： AD
    没有找到该订单的重量数据：YT699X121XX068
    没有找到该订单的重量数据：YT6993X9X987155
    没有找到该订单的重量数据：786499616XXX08
    没有找到该订单的重量数据：YT6XXX875919847
    没有找到该订单的重量数据：786497XXX57489
  正在处理： AE
    没有单号这一列，请确保单号那列的列名为'单号'
处理完毕

Process finished with exit code 0