Python一键快速汇总pptx幻灯片中表格，再也不手动复制粘贴！

你有没有遇到过这样的问题：

老板发来一个ppt文件，里面有许多幻灯片，每张有一张数据表格，列如工资表，要求你把这些表格全部提取出来，合并成一个excel，方便后续的计算和分析。

你是不是一张一张点开幻灯片，手动复制表格，然后再粘贴到excel中去，最后还要对一些文件型数据，如“金额”“余额”，再转化为数据类型。如果这个ppt文件有几十页……加班到半夜不是梦！！！

目前就有一个这样的问题。一ppt文档中有36张幻灯片，每张幻灯片为某银行的交易流水明细。需要把所有的表格提出来，汇总为一个excel文件。

别着急用手动来解决！今天教你用python来解决。0.56秒即可搞定！

先来看代码：

from pptx import Presentation
import pandas as pd
import time

s_t = time.time()
path = r'E:1-9月工资.pptx'
prs = Presentation(path)
tables = []
for slide in prs.slides:
    for shape in slide.shapes:
        if shape.has_table:
            table = shape.table
            t=[[cell.text for cell in row.cells] for row in table.rows]
            if len(t)>1:
                df = pd.DataFrame(t[1:],columns=t[0])
                tables.append(df)

dfs = pd.concat(tables).reset_index()
dfs["金额"] = pd.to_numeric(dfs["金额"].str.replace(",", ""),errors="coerce")
dfs["余额"] = pd.to_numeric(dfs["余额"].str.replace(",", ""),errors="coerce")

dfs.to_excel(r"E:1-9月工资.xlsx", index=False)
e_t = time.time()
print(f"共汇总{len(prs.slides)}张幻灯片
{len(dfs)}条数据
用时{e_t-s_t:.2f}秒")

再来看看运行结果：一共36张幻灯片，汇总540条数据，用时仅0.56秒。

再来看代码解析：

第1-3行：导入所需的模块

from pptx import Presentation
import pandas as pd
import time

• Presentation：用于读取pptx文件。安装方法为win+r打开“运行”，输入“cmd”回车后输入“pip install python-pptx”再回车即可自动安装。
• pandas：用于表格数据的处理，安装方法：pip install pandas。
• time：用于计算运行时间。

第5-8行：加载ppt文件

s_t = time.time()
path = r'E:1-9月工资.pptx'
prs = Presentation(path)
tables = []

• s_t = time.time()：开始计时
• prs = Presentation(path)：使用Presentation()加载指定路径的ppt文件。
• tables = []：空列表，用于存入所有表格数据

第9-16行：遍历每一张幻灯片，查找表格

for slide in prs.slides:
    for shape in slide.shapes:
        if shape.has_table:
            table = shape.table
            t=[[cell.text for cell in row.cells] for row in table.rows]
            if len(t)>1:
                df = pd.DataFrame(t[1:],columns=t[0])
                tables.append(df)

• for slide in prs.slides:遍历每一张幻灯片。prs.slides为所有幻灯片的集合。
• for shape in slide.shapes:遍历幻灯片中所有的对象。
• if shape.has_table:判断这个形状是不是表格，如果是表格则运行下面的代码。
• table = shape.table：获取这个表格对象。
• t=[[cell.text for cell in row.cells] for row in table.rows]：提取表格数据，第一行为列名，其余为数据。
• if len(t)>1:如果表格行数大于1行，确保表格至少有1行数据。
• df = pd.DataFrame(t[1:],columns=t[0])：转化为DataFrame，columns=t[0]表明第一行为标题行，t[1:]表明第一行后的内容为数据。
• tables.append(df)：把生成的df添加到列表。

第18-20行：合并数据，转换数据类型

dfs = pd.concat(tables).reset_index()
dfs["金额"] = pd.to_numeric(dfs["金额"].str.replace(",", ""),errors="coerce")
dfs["余额"] = pd.to_numeric(dfs["余额"].str.replace(",", ""),errors="coerce")

• pd.concat(tables).reset_index()：使用.concat()一次性合并tables所有数据，并重置索引。
• pd.to_numeric(dfs[“金额”].str.replace(“,”, “”), errors=”coerce”) ：清洗数据，去掉逗号，转为数字。

第22-24行：保存结果，显示汇总信息

dfs.to_excel(r"E:1-9月工资.xlsx", index=False)
e_t = time.time()
print(f"共汇总{len(prs.slides)}张幻灯片
{len(dfs)}条数据
用时{e_t-s_t:.2f}秒")

• dfs.to_excel(r”E:1-9月工资.xlsx”, index=False)：使用.to_excel()方法保存文件，不保留索引。
• e_t = time.time()：结束计时。
• print(f”共汇总{len(prs.slides)}张幻灯片
  {len(dfs)}条数据
  用时{e_t-s_t:.2f}秒”)：显示汇总信息和运行时长。

恰当的运用代码，可以让你的工作效率明显提升，并且准确性极高、可以重复使用，还能灵活扩展。如果你也有此类问题只需稍作修改即可使用。

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