做月結係唔少中小企老闆同文員最頭痕嘅一件事。每個月尾，你要由成堆訂單、發票、銷售記錄度人手計總數、分類、再砌份報表出嚟 —— 幾百行數據逐行 copy & paste，錯一個位成個月都白做。今篇教你用 Python 加兩個免費庫，將成個過程縮到五分鐘，仲係零人手、零出錯。
點解用 Python 處理 Excel？
你日日對住嘅 Excel 檔案，其實可以完全交俾程式處理。Python 加埋 pandas（數據處理神器）同 openpyxl（直接讀寫 Excel 檔案），可以做到：
- 自動讀入 —— 一次過讀晒成個 .xlsx 檔案，唔使逐格睇
- 自動運算 —— 加總、平均、分組統計，一行 code 搞掂
- 自動輸出 —— 直接寫返個乾淨嘅總結報表
第一步：安裝兩個庫
假設你已經裝咗 Python（未裝嘅話睇返上篇入門教學）。開命令提示字元，打：
pip install pandas openpyxl
裝完就得，冇其他嘢要設定。
第二步：我哋要處理啲咩？
假設你有一個 sales.xlsx，入面係今個月嘅銷售記錄，有幾欄：日期、產品、客戶、金額。你想知：
- 今個月總營業額幾多？
- 每個產品分別賣咗幾多錢？
- 最賺錢嘅客戶係邊個？
第三步：寫程式
開新檔案 monthly_report.py，貼入以下 code：
import pandas as pd
# 讀入銷售記錄
df = pd.read_excel("sales.xlsx")
# 今個月總營業額
total = df["金額"].sum()
print(f"總營業額：${total:,.0f}")
# 每個產品嘅銷售額
by_product = df.groupby("產品")["金額"].sum().sort_values(ascending=False)
print(by_product)
# 最賺錢嘅客戶
top_client = df.groupby("客戶")["金額"].sum().idxmax()
print(f"最大客戶：{top_client}")
# 將結果寫入新 Excel
with pd.ExcelWriter("monthly_summary.xlsx") as w:
by_product.to_frame("銷售額").to_excel(w, sheet_name="產品統計")
df.groupby("客戶")["金額"].sum().to_frame("銷售額").to_excel(w, sheet_name="客戶統計")
逐行解釋
- pd.read_excel("sales.xlsx") —— 成個檔案讀入做一個 DataFrame（好似張會郁嘅試算表）。
- df["金額"].sum() —— 將「金額」嗰欄所有數字加埋一齊。
- groupby("產品") —— 按「產品」分組，再對每組做 sum()，即係每個產品各自加總。
- sort_values(ascending=False) —— 由大至細排，一眼睇到邊樣最賣得。
- idxmax() —— 搵出加總後最大嗰個客戶名。
- ExcelWriter —— 將結果一次過寫入新檔案，仲可以分開唔同工作表。
第四步：執行
將 sales.xlsx 同個程式擺埋同一資料夾，然後打：
python monthly_report.py
幾秒鐘之後，資料夾會多咗個 monthly_summary.xlsx，入面已經有齊產品統計同客戶統計兩張表。下個月換個新檔案，再行一次就得。
進階：每月自動執行
想再懶啲？將個程式設定喺每月一號自動行，Windows 用「工作排程器」加個每月觸發就得。到時你連撳掣都唔使，月結報表自動喺你返工前生成好。
總結
由人手幾個鐘到程式五分鐘，關鍵唔係你識唔識寫 code，而係肯唔肯行第一步。用呢套思路，你可以再延伸：自動合併十幾個門市嘅 Excel、自動畫圖、自動電郵俾老闆。數碼轉型唔一定要一步到位，由一張報表開始就夠。