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北京Python兼职程序员

ID：419903

K

微电子

公司信息：
北京大学

工作经验：
3年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
北京
海淀

技术能力

熟悉 Python 脚本开发与数据处理自动化，能够使用 pandas、openpyxl、csv、python-docx 等工具完成 Excel/CSV 数据清洗、去重、字段提取、批量合并、统计汇总、报表生成和 Word/PPT 文档自动化处理。能够根据客户提供的样例文件和目标结果，拆解处理规则，编写可复用脚本，并交付结果文件、源代码和简单使用说明。熟悉科研和工程类数据场景，尤其适合测试数据整理、实验结果汇总、可靠性退化数据分析、批量图表生成、办公流程自动化等小型工具开发。也可以根据需求制作本地 HTML 小工具或轻量数据可视化页面，帮助客户减少重复手工操作，提高日常办公和技术汇报效率。

项目经验

曾参与工程数据分析和可靠性测试相关工具整理，围绕测试数据导入、清洗、模型结果汇总、图表展示和报告导出进行自动化处理。项目中需要处理多来源 Excel/CSV 数据，统一字段格式，识别异常记录，生成统计结果和可用于汇报的图表，重点解决人工整理耗时、容易出错、结果难复用的问题。另有订单数据自动汇总样例：读取明细表后自动筛选有效记录，按类别统计数量和金额，输出新的汇总表，并附带可运行脚本和说明。擅长把客户的手工流程拆成清晰规则，再实现成稳定的小脚本或本地工具，适合短周期、目标明确的数据处理和办公自动化任务。

案例展示

订单数据汇总工具

该案例是一个面向办公数据处理场景的 Python 自动化脚本。客户提供订单明细 CSV 或 Excel 后，脚本可以自动读取数据，筛选已付款记录，按照业务类别统计订单数量和成交金额，并输出新的汇总表。项目中负责需求规则拆解、字段处理、汇总逻辑实现、命令行参数设计和使用说明编写。类
测试数据清洗工具

该案例面向科研和工程测试数据处理场景，主要解决多批次测试数据字段不统一、人工整理图表耗时、异常记录难以快速定位的问题。工具流程包括读取 Excel/CSV 原始数据，统一字段名称，按样品编号和测试条件分组，计算退化比例或关键统计指标，标记缺失值和异常点，并输出清洗后的数据表、汇总