用于将 OECT（有机电化学晶体管）性能测试后的 Excel 数据（如 LabExpress 导出格式）转换为 CSV 格式的 Python 包。

• 图形界面 - 提供现代深色主题的 GUI 应用，支持单文件和批量处理
• 命令行工具 - 灵活的 CLI 接口，支持脚本化操作
• Python API - 可编程接口，方便集成到数据处理流程
• 类型序列循环 - 工作表类型序列会自动循环应用到所有工作表
• 多进程支持 - 批量处理支持多核并行，提升处理速度
• 自然排序 - 文件按自然顺序排列（file1, file2, file10 而非 file1, file10, file2）
• 数据清洗 - 自动去除空行和不完整数据行
• 独立打包 - 可打包为独立 exe 文件运行

pip install oect-excel-processor

git clone https://github.com/Durian-leader/oect-excel-processor.git
cd oect-excel-processor
pip install -e .

启动 GUI 应用：

oect-gui

或运行独立可执行文件 OECT-Excel-Processor.exe

选择单个 Excel 文件进行处理：

选择包含多个 Excel 文件的文件夹进行批量处理：

1. 选择处理模式（单文件/批量处理）
2. 选择文件或文件夹
3. 配置类型序列（如 transfer,transient）
4. 设置输出前缀（可选）
5. 点击「开始处理」按钮

oect-processor single <文件路径> [选项]

选项：

示例：

oect-processor single data.xls -t transfer,transient -o result

oect-processor batch <目录路径> [选项]

选项：

示例：

# 基本批量处理
oect-processor batch ./data_folder -t transfer,transient

# 使用多进程加速
oect-processor batch ./data_folder -m -w 4

# 指定输出目录和文件模式
oect-processor batch ./data_folder -p "*.xlsx" -d ./output -m

from oect_excel_processor import ExcelProcessor

# 创建处理器
processor = ExcelProcessor(
    file_path="data.xls",
    sheet_types=["transfer", "transient"],
    output_prefix="output"
)

# 处理并保存
saved_files = processor.process_and_save()
print(f"生成的文件: {saved_files}")

# 获取工作表信息
sheet_info = processor.get_sheet_info()
print(f"工作表类型映射: {sheet_info}")

from oect_excel_processor import BatchExcelProcessor

# 创建批处理器
batch = BatchExcelProcessor(
    directory="./data_folder",
    file_pattern="*.xls",
    sheet_types=["transfer", "transient"],
    output_prefix="batch_output"
)

# 获取待处理文件列表
excel_files = batch.get_excel_files()
print(f"找到 {len(excel_files)} 个文件")

# 处理所有文件（单进程）
results = batch.process_all_files(output_dir="./output")

# 或使用多进程加速
results = batch.process_all_files(
    output_dir="./output",
    use_multiprocessing=True,
    max_workers=4
)

# 获取处理摘要
summary = batch.get_processing_summary(results)
print(f"成功: {summary['successful_files']}, 失败: {summary['failed_files']}")
print(f"生成 CSV 文件数: {summary['total_csv_files']}")

• 数据格式：第 3 行为字段名，第 4 行开始为数据
• 列数：4 列
• 适用场景：转移特性测试数据

• 数据格式：第 3 行前两列为字段名，第 4 行开始为数据
• 列数：每两列一组，自动合并所有组
• 适用场景：瞬态测试数据

类型序列会循环应用到所有工作表：

{前缀}-{序号}-{类型}.csv

示例：output-1-transfer.csv, output-2-transient.csv

{前缀}-{文件序号}-{工作表序号}-{类型}.csv

示例：batch_output-1-1-transfer.csv, batch_output-1-2-transient.csv

Q: 支持哪些 Excel 格式？ A: 支持 .xls 和 .xlsx 格式。

Q: 类型序列如何工作？ A: 类型序列会循环应用。例如设置 transfer,transient 处理 4 个工作表，则 Sheet1/3 为 transfer，Sheet2/4 为 transient。

Q: 如何提高批量处理速度？ A: 使用 -m 参数启用多进程处理，并通过 -w 指定工作进程数。

Q: 输出文件保存在哪里？ A: 单文件模式默认保存在当前目录；批量模式可通过 -d 参数指定输出目录。

• pandas >= 1.0.0
• numpy >= 1.18.0
• natsort >= 7.0.0
• xlrd >= 2.0.1

MIT