一、问题的提出
现在有如下一个Excel表：
上述Excel表中8万多条数据，记录的都是三年以来花菜类的销量，现在要求按月汇总实现统计每个月花菜类的销量总和，如果使用Python的话要给出代码。
二、问题的解决
1.首先可以用透视表的方法解决这个问题，可能相对简单一些。采用透视表的话，我们根据ChatGPT的回答，可以采用下面的方法：
- 然后就是采用python中的pandas来解决。这里面涉及到Excel表的读取、清洗、汇总、统计，再写入到Excel表。过分析，借助于ChatGPT我写了以下代码。如果要想使生成的代码更加准确，可以把部分Excel表的内容复制给ChatGPT对话框里，然后让它学习，并根据我们给出的指令写出Python代码就可以。
有时，ChatGPT给出代码可能无法运行，而且报错的可能性很大，这时，我们就把bug信息再回复给它，甚至一句话都不要说，它给你寻找解决办法，并且把最后的修改代码返回来。
多数情况下的问题原因是我们的描述不够清楚，造成ChatGPT在理解上有误。这时还要继续追问，对代码继续进行修正。比如我第一次提问时，让它汇总月度总销量，但是后来发现客户要求的是汇总三年中每一个月份的销量，这就要对它进一步提问，让它对已经生成的代码进行修改：
三、代码展示
最终，我经过调试、修改、增添写入Excel表的功能，最终形成以下带有注释的代码。
python
import pandas as pd
#读取Excel，以第三行为标题
df = pd.read_excel("花菜类.xlsx",header=2)
#找到不规则日期所在行
irregular_date_rows = df[~df['销售日期'].str.match('\d{4}-\d{2}-\d{2}', na=True)]
#print("不规则日期所在行：",irregular_date_rows)
# 删除不规则日期的行
df = df.drop(irregular_date_rows.index)
# 转化日期格式
df['销售日期'] = pd.to_datetime(df['销售日期'])
# 创建一个新列 '销售月份'，用于存储销售日期的月份信息
df['销售月份'] = df['销售日期'].dt.month
df['销售年份'] = df['销售日期'].dt.year
#使用 groupby 和 sum 计算每个月的销售量总和
#monthly_sales = df.groupby('销售月份')['求和项:销量(千克)'].sum()
#使用 groupby 和 sum 计算每年每个月的销售量总和
monthly_sales = df.groupby(['销售年份', '销售月份'])['求和项:销量(千克)'].sum()
# 打印结果 monthly_sales
monthly_sales.to_excel("求和项.xlsx")下面是统计后的结果：
四、学后反思
-
ChatGPT解决Excel问题可以直接贴表格，给的代码不一定能用，关键是提问时表述一定要问清楚。如果报错，就让它继续排bug，如果要修改就可以利用它的上下文功能继续给它指令，让它添加功能。
-
Python和ChatGPT为解决现实的统计问题提供了多元的方法，比如这个8万多条记录如果用Python可能不到十秒就解决了所有的问题，非常的快捷和方便。