夜雨聆风这种活我第一反应就不是打开 Excel 点筛选。
能重复两遍的操作，我一般就想办法让 Python 干。
openpyxl 我平时用得不少，它不适合搞什么复杂数据分析，但处理日常的 .xlsx 文件，改值、加列、套格式、做汇总，够用了。
先装：
pip install openpyxl
拿到 Excel，我一般先确认表头，不会一上来就写死第几列。
from openpyxl import load_workbook
book = load_workbook("订单明细.xlsx")
sheet = book["订单数据"]
headers = {
cell.value: cell.column
for cell in sheet[1]
if cell.value
}
print(headers)
假设表头是：
订单号 | 部门 | 手机号 | 金额 | 状态
得到列位置以后，后面的代码就好写了。
比如把手机号为空、金额不合法的数据找出来。
我见过不少脚本直接写：
sheet.cell(row=i, column=3)
这种代码当时能跑，Excel 一旦有人在前面插一列，脚本直接处理错数据，而且还不一定报错。
我更愿意按表头取列。
phone_col = headers["手机号"]
amount_col = headers["金额"]
bad_rows = []
for row_no in range(2, sheet.max_row + 1):
phone = sheet.cell(row_no, phone_col).value
amount = sheet.cell(row_no, amount_col).value
ifnot phone:
bad_rows.append((row_no, "手机号为空"))
continue
try:
sheet.cell(row_no, amount_col).value = round(float(amount), 2)
except (TypeError, ValueError):
bad_rows.append((row_no, "金额格式错误"))
这里有个习惯：永远别默认 Excel 里的数字真的是数字。
财务或者运营手工维护的表格里，128.5、"128.5"、"128.5元" 都可能出现。
脚本不做校验，迟早翻车。
发现异常以后，别光打印日志。我一般直接把问题标回 Excel，对方打开文件就能看见。
from openpyxl.styles import PatternFill
warn_fill = PatternFill(
fill_type="solid",
fgColor="FFF2CC"
)
for row_no, reason in bad_rows:
sheet.cell(row_no, 1).fill = warn_fill
note_col = sheet.max_column + 1
sheet.cell(1, note_col).value = "校验结果"
sheet.cell(row_no, note_col).value = reason
不过这段还有个小问题。
note_col 没必要每次循环都算，我实际写的时候会提前定下来：
note_col = sheet.max_column + 1
sheet.cell(1, note_col).value = "校验结果"
for row_no, reason in bad_rows:
sheet.cell(row_no, 1).fill = warn_fill
sheet.cell(row_no, note_col).value = reason
这种细节不影响功能，但批处理脚本我不喜欢把没必要的动作塞进循环里。
接下来是办公室里另一个高频需求：汇总。
比如按部门统计订单金额。
没必要再开 Excel 透视表，直接扫一遍。
from collections import defaultdict
dept_col = headers["部门"]
status_col = headers["状态"]
summary = defaultdict(float)
for row_no in range(2, sheet.max_row + 1):
dept = sheet.cell(row_no, dept_col).value
status = sheet.cell(row_no, status_col).value
amount = sheet.cell(row_no, amount_col).value
ifnot dept or status == "已取消":
continue
try:
summary[dept] += float(amount)
except (TypeError, ValueError):
pass
然后单独生成一个汇总页。
if"部门汇总"in book.sheetnames:
del book["部门汇总"]
report = book.create_sheet("部门汇总")
report.append(["部门", "有效订单金额"])
for dept, total in summary.items():
report.append([dept, round(total, 2)])
append() 这个方法我挺常用。
生成报表时，一行一行往后塞，比自己维护行号省事。
最后再顺手调一下列宽。
report.column_dimensions["A"].width = 20
report.column_dimensions["B"].width = 18
for cell in report["B"][1:]:
cell.number_format = '#,##0.00'
处理完千万别覆盖原文件。
尤其是别人甩给你的财务表、库存表、人事表，原件先留着。
book.save("订单明细_已检查.xlsx")
到这里，openpyxl 日常最常用的东西其实已经过了一遍：
打开 Excel：
load_workbook()
取工作表：
book["订单数据"]
读写单元格：
sheet.cell(row, col).value
遍历行：
for row_no in range(2, sheet.max_row + 1):
新增工作表：
book.create_sheet()
写一整行：
sheet.append()
最后保存：
book.save()
真正在办公自动化里，难的通常不是记住 openpyxl 有多少 API。
难的是先把人工操作拆明白。
“筛选空值、改格式、标异常、再汇总”，人操作 Excel 得来回点半天，换成代码其实就是几次循环和判断。
这种脚本我反而不建议写得特别花。
几十行，输入文件固定，规则写清楚，异常能看见，最后另存一份。
下个月运营再甩一个同格式的表过来，命令一跑，活就结束了。