修改ASD厂家定义添加"ASD" "SciAps"进行双判断

带公式版本.py

@@ -8,7 +8,6 @@ from datetime import datetime
 import traceback
 from openpyxl.utils import get_column_letter
 
-
 # ==========================================
 # 第一部分：业务逻辑核心
 # ==========================================
@@ -129,16 +128,31 @@ class DataProcessor:
         except:
             return str(val)
 
+    # [修改] 优化后的日期处理逻辑：过滤0000-00-00，无效日期留空
     def format_date_str(self, val):
-        if pd.isna(val) or str(val).strip() == "": return ""
+        if pd.isna(val): return ""
+        s_val = str(val).strip()
+
+        # 1. 显式过滤无效的 0 值或 0000 开头的日期
+        if s_val == "" or s_val == "0" or s_val.startswith("0000"):
+            return ""
+
         try:
-            s_val = str(val).strip()
-            if len(s_val) == 10 and s_val[4] == '-' and s_val[7] == '-': return s_val
+            # 2. 如果已经是标准格式 YYYY-MM-DD，直接返回，避免解析开销
+            if len(s_val) == 10 and s_val[4] == '-' and s_val[7] == '-':
+                return s_val
+
+            # 3. 尝试解析日期
             dt = pd.to_datetime(val, errors='coerce')
-            if pd.isnull(dt): return s_val
+
+            # 4. 如果解析结果是 NaT (Not a Time)，说明不是有效日期，返回空
+            if pd.isnull(dt):
+                return ""
+
             return dt.strftime('%Y-%m-%d')
         except:
-            return str(val)
+            # 5. 发生任何异常都返回空，保证不填入垃圾数据
+            return ""
 
     def load_multiple_csvs(self, file_paths):
         if isinstance(file_paths, str):
@@ -375,11 +389,11 @@ class DataProcessor:
         result['外购'] = df_unique['外购产品金额'].apply(self.format_money_str)
         result['收款日期'] = df_unique['最新收款日期'].apply(self.format_date_str)
 
+        # [说明] 此处调用更新后的 format_date_str，会自动处理空值和0000-00-00
         if '最晚发货期' in target_cols: result['最晚发货期'] = df_unique['最晚发货期'].apply(self.format_date_str)
         if '付款方式' in target_cols: result['付款方式'] = df_unique['付款比例及期限']
         if '发货日期' in target_cols: result['发货日期'] = ""
 
-        # [修改] 汇率原样读取
         if '合同币种/美元' in target_cols:
             result['合同币种/美元'] = df_unique['合同币种/美元'].fillna("").astype(str)
 
@@ -494,12 +508,8 @@ class DataProcessor:
             if '报价RMB总价' in new_row: new_row['报价RMB总价'] = self.format_money_str(row.get('产品小计', ''))
             if '报价总价' in new_row: new_row['报价总价'] = self.format_money_str(row.get('产品小计', ''))
 
-        # [修改] 汇率原样读取，不做处理
-        rate_val = str(row.get('汇率', '')).strip()
-        if rate_val.lower() == 'nan': rate_val = ""
-
-        if '计算汇率' in new_row: new_row['计算汇率'] = rate_val
-        if '合同币种/美元' in new_row: new_row['合同币种/美元'] = rate_val
+        if '计算汇率' in new_row: new_row['计算汇率'] = ""
+        if '合同币种/美元' in new_row: new_row['合同币种/美元'] = ""
 
         discount_col = '折扣率' if '折扣率' in new_row else '折扣率（％）'
         if discount_col in new_row: new_row[discount_col] = self.format_percent_str(row.get('折扣率', ''))
@@ -589,10 +599,15 @@ class DataProcessor:
         col_gen = '厂家'
         col_det = '厂家.1' if '厂家.1' in csv_df.columns else '厂家'
 
+        # [修改] 定义判断 ASD 的正则模式：包含 ASD 或 SciAps
+        asd_pattern = r'ASD|SciAps'
+
         if is_asd:
-            df_subset = csv_df[csv_df[col_gen].str.contains('ASD', case=False, na=False)]
+            # 筛选 ASD 表：厂家包含 ASD 或 SciAps
+            df_subset = csv_df[csv_df[col_gen].str.contains(asd_pattern, case=False, na=False, regex=True)]
         else:
-            df_subset = csv_df[~csv_df[col_gen].str.contains('ASD', case=False, na=False)]
+            # 筛选 NonASD 表：厂家不包含 ASD 且不包含 SciAps
+            df_subset = csv_df[~csv_df[col_gen].str.contains(asd_pattern, case=False, na=False, regex=True)]
 
         csv_foreign = df_subset[df_subset['合同类型'] == '外贸'].copy()
         csv_domestic = df_subset[df_subset['合同类型'] == '内贸'].copy()
@@ -626,7 +641,7 @@ class DataProcessor:
                     old_df[col] = old_df[col].astype(object)
 
             is_unique_index = (old_df[unique_col].duplicated().sum() == 0) and (
-                        new_df[unique_col].duplicated().sum() == 0)
+                    new_df[unique_col].duplicated().sum() == 0)
 
             if is_unique_index:
                 old_df.set_index(unique_col, inplace=True, drop=False)
@@ -715,7 +730,7 @@ class DataProcessor:
 class ContractApp:
     def __init__(self, root):
         self.root = root
-        self.root.title("合同数据处理系统 V4.9 (排序优化&汇率原样版)")
+        self.root.title("合同数据处理系统 V5.2 (含SciAps分类优化)")
         self.root.geometry("1300x850")
         self.root.minsize(1000, 700)
 
@@ -1147,7 +1162,7 @@ class ContractApp:
             if self.status_var.get() != "已取消写入":
                 self.status_var.set("准备就绪")
 
-
+#
 if __name__ == "__main__":
     root = tk.Tk()
     try: