以下是一个Python脚本示例，使用`pandas`和`openpyxl`库来创建所需的Excel文件，并按照您的要求生成数据。此脚本会读取`9.2.pdf`中的姓名列表（假设已转换为CSV或类似的可处理格式），并为每一天生成一个单独的工作表： ```python import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta import numpy as np # 假设您已经将PDF的内容转换成了CSV或其他可以读取的形式 data = { "name": [ '杨子奕', '赵翊竹', '尤敏隽', '陈予📐', '陈思鹏', '丁以玹', '陈泽韬', '郑琰希', '谢晋宇', '方珞伊', '赵翊丞', '朱格野', '伍悠扬', '黄若灵', '王昌煜', '魏文暄', '翁郑睿', '颜丹婕', '刘凌云', '黄玺诺', '陈鸿熠', '郑旻瑀', '陈舒馨', '傅煜彤', '余孟秋', '陈铭昱', '张新麦', '李昊文', '吴逸橙', '吕承尧' ] } names_df = pd.DataFrame(data) start_date = datetime(2023, 9, 1) end_date = datetime(2023, 12, 31) date_range = (end_date - start_date).days + 1 with pd.ExcelWriter('daily_name_records.xlsx') as writer: for day in range(date_range): current_date = (start_date + timedelta(days=day)).strftime('%Y-%m-%d') df = names_df.sample(frac=1) # Shuffle the DataFrame to avoid repetition of name order daily_data = { "Date": [current_date] * len(df), "Name": df['name'].tolist() } daily_df = pd.DataFrame(daily_data) sheet_name = f"{current_date.replace('-', '')}" daily_df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False) print("Excel file has been created successfully.") ``` 请注意几点： - 此代码片段假定您已经有了一个可以被Pandas直接读取的数据源（例如，从PDF提取后的CSV）。如果需要直接解析PDF，请考虑安装额外的库如PyMuPDF或者使用其他工具先将PDF转成CSV。 - `sample(frac=1)`用于打乱名单顺序以确保每天的名字顺序不一致。 - 每个工作表的名字是基于日期的字符串形式（如"20230901"）。 - 如果您希望调整温度等更多信息到Excel中，请提供更详细的说明以便修改代码。 要运行这个脚本，您可能还需要安装一些依赖项：`pip install pandas openpyxl`。 此外，由于您的需求是从9月1日至12月31日，而提供的样本数据仅包含9月2日的信息，因此我默认使用了该列表中的所有名字，并且没有涉及到具体的入园、中午及下午体温信息。如果您有更多具体的要求或者其他特定时间段内的体温数据，请进一步澄清。