【Python】「２つのエクセルシートを見比べて、単価を拾い、記入していた手動処理」を完全自動化した話。

１．状況説明／やりたい事

下記の様な顧客別の売上管理シートが月初に大量に経理から流れてきます。
売上管理シートは、顧客別に別csvになっており、下記csvシートの名称は、"LDX73219_report_202107.csv"です。
LDXと５桁の数字は顧客番号となっております。

＜LDX73219_report_202107.csv>

つまり、こうしたい。

２．今までのやり方。
下記の価格元帳(pricelist.xlsx)を開いて、単価を目視で探した上で、"LDX73219_report_202107.csv"に記入していた。
例えば、上記CSVファイルの最上段は、LDX Code（顧客番号）は、LDX73219であり、「Model Number 14を、2600個ロット」で注文したと言う事になるので、下の価格元帳から、探すと、単価960円となる。

この様に、価格を埋めた上で、経理部に返送する必要がある。（勿論、売上データなので、ミスは許されない！）

３．従来のやり方の問題点。
顧客別の売上管理シートが、１枚や２枚なら、まだしも、何十枚もあるので、時間も掛かるし、ミスも頻発している。
よって、自動化する。

４． Code
自動で、価格を埋めたExcelファイルを吐き出します。

price_search.py

import openpyxl as px
from datetime import datetime 
from dateutil.relativedelta import relativedelta
import os
import glob
from openpyxl.styles import Font
from time import sleep
import pandas as pd

wb2=px.load_workbook("pricelist.xlsx",data_only=True)
ws2=wb2["price_list"]

filez2=glob.glob('LDX*_report_*.csv')

for i in range(len(filez2)):
    df2=pd.read_csv(filez2[i],sep=',',encoding='utf-8',index_col=None)
    df2_list1=df2['LDX Code'].to_list()
    print(df2_list1)
    df2_list2=df2['Model Number'].to_list()
    print(df2_list2)
    df2_list3=df2['units/lot'].to_list()
    print(df2_list3)
    df2_list4=df2['Price per unit'].to_list()
    print(df2_list4)
    i2=0
    for i2 in range(df2.shape[0]):
        i3=0
        for i3 in range(ws2.max_row):
            if df2_list2[i2]==ws2.cell(row=i3+1,column=4).value and df2_list1[i2]==ws2.cell(row=i3+1,column=1).value and df2_list3[i2]==ws2.cell(row=i3+1,column=5).value:
                df2.at[i2,"Price per unit"]=ws2.cell(row=i3+1,column=6).value   # when "LDX Number","Model Numeber" and "units/lot" matches, "Price per unit" is retrived from pricelist.xlsx 
                print(df2.at[i2,"Price per unit"])
        i3=i3+1
    i2=i2+1

    print(filez2[i])
    print(df2)


    basex=os.path.basename("revised_"+filez2[i]).split('.', 1)[0]
    print(basex+".xlsx")
    df2.to_excel(basex+".xlsx", encoding='utf-8')
    wbr1 = px.load_workbook(basex+".xlsx")
    wsr1 = wbr1["Sheet1"]
    wsr1.delete_cols(1)
    wbr1.save(basex+".xlsx")    
i=i+1

C:\Users\User_XXX\Desktop\code>Tree/F
フォルダー パスの一覧
ボリューム シリアル番号は 2E48-BBB4 です
C:.
    LDX12345_report_202107.csv  #最初にセットします。
    LDX73219_report_202107.csv　#最初にセットします。
    pricelist.xlsx　　　　　　　#最初にセットします。（価格元帳です。）
    price_search.py　　　　　　 #実行ファイルです。　
    revised_LDX12345_report_202107.xlsx #価格が埋まったシートが自動作成されます。
    revised_LDX73219_report_202107.xlsx #価格が埋まったシートが自動作成されます。
サブフォルダーは存在しません

＜今後の改善点＞
Pandasで全部処理しようとしたのですが、Index_colがどうしても消せないので、ここで詰まりました。
プログラムの末尾で、「一旦、xlsxに変換した上で、得意なOpenpyxlで１列目を消して、再度保存する。」と言うコードにしたのですが、何かカッコ悪い！

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basex=os.path.basename("revised_"+filez2[i]).split('.', 1)[0]
print(basex+".xlsx")
df2.to_excel(basex+".xlsx", encoding='utf-8')
wbr1 = px.load_workbook(basex+".xlsx")
wsr1 = wbr1["Sheet1"]
wsr1.delete_cols(1)
wbr1.save(basex+".xlsx")

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝