在审计工作中，对涉及多家单位的资料进行分单位核实是常见任务，传统人工分表方式不仅耗时费力，还易出现数据遗漏、分类错误等问题，严重影响审计工作效率与质量。在2025年涉及的项目中，审计人员创新运用 Python 编程语言及 pandas 库，成功实现 Excel 表格按单位名称快速、精准分表，大幅提升审计工作效能，为后续多单位数据核实工作奠定坚实基础。

一、技术方案设计思路

本次数据分表工作以解决 “多单位数据高效分类” 核心需求为导向，基于 Python 语言强大的数据处理能力，选用 pandas 库作为核心工具处理 Excel 数据，搭配 os 库实现文件与文件夹操作，形成 “数据读取 - 有效性验证 - 单位识别 - 分表保存” 的完整技术流程。

工具选择：pandas 库是 Python 生态中专门用于数据处理与分析的强大库，具备高效读取、筛选、处理 Excel 数据的功能，能轻松应对大规模表格数据操作；os 库可实现文件夹创建、文件路径处理等系统操作，保障分表后文件的规范存储。

流程设计：先通过 pandas 读取目标 Excel 文件，验证文件格式与关键列（单位名称列）是否符合要求，再提取所有唯一单位名称，最后按单位名称筛选数据并创建独立 Excel 文件，同时利用 os 库创建专属输出文件夹，确保文件存储有序。

二、核心代码功能解析

本次数据分表的核心代码围绕 “数据安全处理” 与 “高效分表” 两大目标编写，关键功能模块及作用如下：

文件路径与参数设置：明确目标 Excel 文件路径（C:\Users\70491\Desktop\陕州区XX项目.xlsx）、单位名称对应的列名（“主体名称”）及输出文件夹名称（“分单位明细表”），为后续数据处理设定基础参数。

数据有效性验证：

格式验证：通过判断文件后缀是否为.xlsx或.xls，确保仅处理 Excel 格式文件，避免因文件格式错误导致数据读取失败。

列名验证：检查表格中是否存在 “主体名称” 列，若不存在则抛出错误提示，防止因列名不符导致后续分表逻辑失效。

单位识别与数据筛选：

利用df[organization_column].unique()提取 “主体名称” 列中所有唯一单位名称，精准统计出项目涉及的单位数量，本次审计共识别到多个不同单位（具体数量由数据实际情况决定）。

针对每个单位，通过df[df[organization_column] == org]筛选出该单位对应的所有数据记录，确保数据分类的准确性。

特殊字符处理与文件保存：

考虑到部分单位名称可能包含特殊字符（如/、\等），导致无法正常创建文件，代码通过"".join([c for c in str(org) if c.isalnum() or c in [' ', '_', '-']]).rstrip()处理单位名称，保留合法字符，保障文件名合规。

借助os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)创建输出文件夹，若文件夹已存在则不重复创建，避免系统报错；通过org_data.to_excel(output_file, index=False)将各单位数据保存为独立 Excel 文件，且不保留数据索引，符合审计数据展示规范。

错误处理机制：代码包含FileNotFoundError（文件未找到）及通用异常捕获模块，当出现文件路径错误、数据读取异常等问题时，能及时输出清晰的错误提示，便于审计人员快速定位并解决问题，保障程序稳定运行。

三、应用成效与审计价值

效率显著提升：传统人工分表方式处理涉及的多家单位多条数据，需耗费数小时甚至更长时间，且需反复核对确保准确性；而运用该 Python 脚本，从数据读取到分表完成仅需数分钟，大幅缩短数据预处理时间，让审计人员将更多精力投入到数据核实、问题分析等核心审计工作中。

数据精准度提高：脚本通过程序化逻辑实现数据筛选与分表，避免人工操作中可能出现的漏选、错选数据等问题，分表后的数据与原始数据完全匹配，为后续各单位采购项目数据核实工作提供精准的数据支撑，降低因数据错误导致审计结论偏差的风险。

可复用性强：该脚本具备良好的通用性，只需根据不同审计项目的实际需求，修改文件路径、单位名称列名等参数，即可应用于其他涉及多单位数据分表的审计场景，如行政事业单位经费支出审计、工程项目招标采购审计等，有效降低审计人员重复开发成本，推动审计技术方法的标准化与推广。（撰稿人：王乾懿   审核人：李亮）