背景：

我有这样一个需要审核的飞书题目表，按日期分成多个sheet，有初审——复核——质检三个环节，这三个环节是不同的同学在作业，并且领到同一个题目的人选是随机的，也就是说，完成一道题的三个人之间完全是没有任何联系。

我现在需要指定sheet表的范围，统计一段时间内各环节的数据指标：
初审同学，需要统计每个同学的做题总步数，有效做题步数，还有合格率。
复核同学，需要统计每个同学的做题总步数，有效做题步数，还有合格率。
质检同学，需要统计每个质检同学的检查题目数量。一行就是一道题目，所以质检同学只需要看写着他名字的共有几行就可以。

其中，有效做题步数是指质检同学检查后判定为正确的步数，比如一道题共25步，如果质检认为初审同学做对15步，复核同学做对18步，那么初审有效步数 = 15，复核有效步数 = 18.
初审合格率 = 总初审有效步数 / 初审做题总步数；
复核合格率= 总复核有效步数 / 复核做题总步数；

编写代码：

理清上述逻辑之后，下面的工作直接交给GPT：

import pandas as pd


def analyze_qc_records(file_path, sheet_names):
    initial_stats = {}
    relabel_stats  = {}
    checker_counts = {}

    for sheet in sheet_names:
        df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet)
        for _, row in df.iterrows():
            # 初审
            init_name   = row.get('初审同学姓名')  # 取该行“初审同学姓名”，若是空值 (NaN) 则跳过。
            total_steps = row.get('单题步数', 0) or 0  # 当题目总步数（“单题步数”）缺失或为 NaN 时，设置为 0；否则读取数值。
            init_valid  = row.get('初审同学单题有效步数', 0) or 0  # 读取该行“初审同学单题有效步数”
            if pd.notna(init_name):
                st = initial_stats.setdefault(init_name, {'总步数': 0, '有效步数': 0})  # 用 setdefault 保证 initial_stats[姓名] 一定存在，并初始化为 { '总步数':0, '有效步数':0 }
                st['总步数']   += total_steps  # 每行累加“总步数”和“有效步数”
                st['有效步数'] += init_valid

            # 复核
            relabel_name  = row.get('复核同学姓名')
            relabel_valid = row.get('复核同学单题有效步数', 0) or 0
            if pd.notna(relabel_name):  # 如果不是缺失值
                st = relabel_stats.setdefault(relabel_name, {'总步数': 0, '有效步数': 0})  # 不管 relabel_name 之前在不在 relabel_stats 字典里，调用 setdefault 后，relabel_stats[relabel_name] 一定存在
                st['总步数']   += total_steps  # 总步数依然用当行的 total_steps —— 即复核同学也「认定」原题的总步数与初审相同
                st['有效步数'] += relabel_valid

            # 质检
            checker = row.get('质检同学姓名')
            if pd.notna(checker):  # 每遇到一行有“质检同学姓名”，就让对应姓名的计数 +1
                checker_counts[checker] = checker_counts.get(checker, 0) + 1

    # 构建 DataFrame（保留数值合格率）
    initial_df = pd.DataFrame([
        {'初审同学姓名': name,
         '总步数': stats['总步数'],
         '有效步数': stats['有效步数'],
         '合格率': stats['有效步数'] / stats['总步数'] if stats['总步数'] else 0}  # 用“有效步数 ÷ 总步数” 得到一个 0–1 之间的小数；若总步数为 0 则直接赋 0，避免除零错误。
        for name, stats in initial_stats.items()
    ])
    relabel_df = pd.DataFrame([
        {'复核同学姓名': name,
         '总步数': stats['总步数'],
         '有效步数': stats['有效步数'],
         '合格率': stats['有效步数'] / stats['总步数'] if stats['总步数'] else 0}
        for name, stats in relabel_stats.items()
    ])
    checker_df = pd.DataFrame([
        {'质检同学姓名': name, '检查题目数': count}
        for name, count in checker_counts.items()
    ])

    # 百分比格式化
    initial_df['合格率'] = initial_df['合格率'].map(lambda x: f"{x:.2%}")
    relabel_df['合格率'] = relabel_df['合格率'].map(lambda x: f"{x:.2%}")

    # 排序 初审/复核 按姓名字母序；质检按检查量从高到低。
    initial_df = initial_df.sort_values(by='初审同学姓名').reset_index(drop=True)
    relabel_df = relabel_df.sort_values(by='复核同学姓名').reset_index(drop=True)
    checker_df = checker_df.sort_values(by='检查题目数', ascending=False).reset_index(drop=True)

    return initial_df, relabel_df, checker_df


if __name__ == '__main__':
    # 示例：读取文件并指定 sheet 范围
    file_path = '目录/质检记录.xlsx'
    xls = pd.ExcelFile(file_path)
    # 假如想统计第 1 到第 3 张 sheet（索引从 0 开始）
    selected_sheets = xls.sheet_names[0:3]

    init_df, relabel_df, checker_df = analyze_qc_records(file_path, selected_sheets)

    # 打印结果
    print("初审同学统计：")
    print(init_df)
    print("\n复核同学统计：")
    print(relabel_df)
    print("\n质检同学统计：")
    print(checker_df)

    # 如需导出到 Excel：
    with pd.ExcelWriter('目录/质检统计结果.xlsx') as writer:
        init_df.to_excel(writer, sheet_name='初审统计', index=False)
        relabel_df.to_excel(writer, sheet_name='复核统计', index=False)
        checker_df.to_excel(writer, sheet_name='质检统计', index=False)

    print("统计已导出到 质检统计结果.xlsx")

输出结果：

结果会直接写入XLSX文件保存。
并且初审/复核 按姓名字母序排列；质检按检查量从高到低排序。


截至目前圆满实现了我的需求，完美！！

需要注意的点&容易困惑的代码片段：

1.飞书必须导出为XLSX

因为CSV没有多个sheet，无法实现跨多张表统计。如果导出成了CSV，你会惊喜地发现只剩下第一张表，后面的数据全丢了。

下载为CSV的后果…

2.if pd.notna(relabel_name)，pd.notna是什么意思？

pd.notna(…) 的作用：
功能：判断一个值是否 不是 “缺失值”（NaN / None / NaT 等）。

返回：布尔值——如果传入的 relabel_name 既不是 NaN 也不是 None，则返回 True；否则返回 False。

为什么要用：在读取 Excel 时，空单元格会被 Pandas 识别为 NaN。只有当姓名字段确实有值时，才要执行后续的统计操作；如果是空的，就跳过这一行，避免在字典里注册一个空字符串或 NaN 作为键。

示例代码：

import pandas as pd

print(pd.notna("Alice"))   # True，说明 "Alice" 是个有效字符串
print(pd.notna(None))      # False，说明 None 是缺失值
print(pd.notna(float('nan')))  # False，NaN 也是缺失值

这点确实很好用，有的同学填表容易漏项，没有把信息写全，留出一些空值在表里，会导致统计数据出现异常，非常的棘手。

3.dict.setdefault(key, default) 的用法？

所属类型：这是 Python 内置字典 (dict) 的一个方法。

功能：
如果字典中已经有了 key，就直接返回 dict[key]；
如果没有 key，就先把 key: default 这对键值对插入字典，然后返回这个 default。

为什么要用：
这样写可以保证：不管 relabel_name 之前在不在 relabel_stats 字典里，调用 setdefault 后，relabel_stats[relabel_name] 一定存在，且是一个形如 {‘总步数’: 0, ‘有效步数’: 0} 的初始结构。

之后就可以安心地做 st[‘总步数’] += total_steps、st[‘有效步数’] += relabel_valid这样步数统计的操作，不用每次都写一大段 “如果 key 不在，就先赋值” 的逻辑。

示例代码：

d = {}
x = d.setdefault('张三', {'总步数': 0, '有效步数': 0})
# 这时 d == {'张三': {'总步数': 0, '有效步数': 0}}
# 变量 x 就是 {'总步数': 0, '有效步数': 0}

# 再次调用
y = d.setdefault('张三', {'总步数': 100, '有效步数': 50})
# 因为 '张三' 已存在，d 不变，y 仍是原来的 {'总步数': 0, '有效步数': 0}

print(d)  # {'张三': {'总步数': 0, '有效步数': 0}}

那么回到我们解决问题的代码：
结合第二点，这段代码的作用是：
先用 pd.notna 确保 relabel_name 真有值。
再用 setdefault 拿到或初始化统计结构，省去了手写“键不存在就先赋值”的繁琐。
最后在 st 上累加步数，就完成了该同学在“初审”或者”复核“环节的统计。
这样写既简洁又安全，不用担心 KeyError 或把空姓名也算进去。

4.for name, stats in initial_stats.items() ])这个stats是什么？

initial_stats 是你在前面遍历所有行时累积的一个字典，形如：

{
  "张三": {"总步数": 120, "有效步数": 110},
  "李四": {"总步数": 95,  "有效步数": 90},
  ...
}

initial_stats.items() 会返回一个由 (key, value) 对组成的可迭代对象，这里 key 就是每个同学的姓名，value 就是对应的那个小字典（包含 “总步数” 和 “有效步数” 两个字段）。

所以在列表推导里：

for name, stats in initial_stats.items()

name —— 对应同学姓名（例如 “张三”）
stats —— 对应该同学的那个子字典（例如 {“总步数”: 120, “有效步数”: 110}）

接下来你就可以用 stats[‘总步数’]、stats[‘有效步数’] 来取出这两个值，计算合格率：

'合格率': stats['有效步数'] / stats['总步数'] if stats['总步数'] else 0

如果觉得 stats 这个名字不直观，也可以任意改成别的，比如 data、counts、vals，逻辑完全一样：它只是“每个同学对应的那份统计数据”的一个变量名。