没问题！既然您的文件已经放在了 `D:\sales_data` 目录下，我们就直接开始**完整且最简洁**的操作流程。 请按照以下 **3 个步骤** 依次执行，即可得到结果： ### 第一步：准备代码文件 1. 在电脑任意位置（比如桌面）新建一个文本文档。 2. 将下面的代码**完整复制**并粘贴进去。 3. 将文件保存为 **`process_sales.py`** (注意后缀名必须是 `.py`，编码建议选 UTF-8)。 ```python import pandas as pd from pathlib import Path # 1. 设置文件夹路径 data_dir = Path(r"D:\sales_data") output_file = data_dir / "总销售额.csv" # 2. 获取所有 .xlsx 文件路径 excel_files = list(data_dir.glob("*.xlsx")) if not excel_files: print("❌ 未找到任何 Excel 文件，请检查路径是否正确。") else: all_data = [] # 3. 循环读取每个文件，添加"季度"列 for file in excel_files: # 从文件名提取季度信息 (例如：一季度.xlsx -> 一季度) quarter_name = file.stem df = pd.read_excel(file) df['季度'] = quarter_name all_data.append(df) # 4. 合并所有数据 merged_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True) # 5. 计算销售额 (销量 * 单价) merged_df['销售额'] = merged_df['销量'] * merged_df['单价'] # 6. 保存结果为 CSV merged_df.to_csv(output_file, index=False, encoding='utf-8-sig') print(f"✅ 成功！文件已保存至：{output_file}") ``` --- ### 第二步：打开命令行 1. 按下键盘上的 **`Win + R`** 键。 2. 输入 `cmd` 并按回车，打开黑色命令窗口。 3. 输入以下命令进入您的数据目录（复制后粘贴到黑框里回车）： ```cmd cd /d D:\sales_data ``` *(注：如果提示找不到路径，请确认您的文件夹确实叫 `sales_data`)* --- ### 第三步：运行代码 在刚才的黑色窗口中，输入以下命令并回车（假设您把第一步的代码保存到了桌面，请根据实际情况调整路径；或者更简单的做法是**把 `process_sales.py` 也直接放到 `D:\sales_data` 文件夹里**，然后直接运行）： **推荐做法（把代码文件也放进 D:\sales_data）：** 1. 把刚才保存的 `process_sales.py` 移动到 `D:\sales_data` 文件夹中。 2. 在命令行中输入： ```cmd python process_sales.py ``` ### 🎉 完成！ 当屏幕显示 **`✅ 成功！...`** 时，请打开 `D:\sales_data` 文件夹，您会发现多了一个名为 **`总销售额.csv`** 的文件，里面就是合并好并计算完总销售额的数据了。 如果在运行过程中出现报错（红色文字），请直接复制报错内容发给我，我帮您解决！