三个国企科目口径各不相同（"现金"vs"库存现金"、"应收"vs"应收账款"），逐个跑既慢又易错。解法：统一模板 + 科目映射 dict 归一 + glob 循环，一处改全员生效。

import glob, os

MAPPING = {"现金": "库存现金", "银行存款": "银行存款", "应收": "应收账款"}

def normalize(rows):
    for r in rows:
        r["科目名称"] = MAPPING.get(r["科目名称"], r["科目名称"])
    return rows

def batch_run(folder):
    for f in glob.glob(os.path.join(folder, "*国企*.xlsx")):
        print("处理:", os.path.basename(f))
        # normalize(rows) + balance_check() + jingze_metrics() ...

batch_run("./三国企")


批处理把"三个项目三次手工"压缩成"一次循环"。映射归一后，三国企数据才能真正摆到一起比。

你做多项目合并最常卡在"科目口径"还是"文件命名乱"？评论区聊。

如果有用，点赞收藏关注，留下审计难题。下期预告：横向 benchmark——三国企同口径指标并排对比。

会计师事务所的一名注册会计师

问题三个国企科目口径各不相同（"现金"vs"库存现金"、"应收"vs"应收账款"），逐个跑既慢又易错。解法：统一模板 + 科目映射 dict 归一 + glob 循环，一处改全员生效。

Python 三个国企并行批处理：统一模板 + 科目映射 + glob 循环

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统一国企科目映射dict归一，配合glob循环批量处理，一次修改全员生效，实现三项目横向可比，规避手工重复与口径偏差，提升审计效率。

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