在统计日常报表报送工作中，支撑材料收集是一项繁琐而重要的任务，对众多调查对象报送上来的支撑材料进行整理归档，容易疏漏。为了能在报表期内随时检查支撑材料收集情况，通报材料报送进度，宣州区统计局专业人员凭借扎实的专业技能和创新精神，自主研发了一款智能比对程序，为材料收集工作带来极大便利。

该程序通过比对已上报单位的材料文件夹名称与调查对象名单，自动筛选出未上报的单位，实现了材料收集情况的实时掌握和动态管理。极大地提高了工作效率，减轻了人工检查的负担，确保了报表数据和材料收集的准确性和完整性。

该程序不仅适用于统计专业，还具备广泛的推广性。其他专业部门同样可以利用该程序进行材料收集和核查，有效提升工作效率。同时，各级部门也可借鉴此做法，优化自身的材料收集流程。此外，该程序的应用场景也十分灵活，不仅限于报表报送时的材料收集，还可拓展至其他需要名单比对和筛选的工作场景中。

此次创新研发和应用，是宣州区统计局积极响应数字化改革、不断提升工作效能的生动实践。区统计局将继续探索更多科技创新手段，为统计工作的高质量发展注入新的活力。

附：源代码

import os

import pandas as pd

# 读取Excel文件

excel_file_path = r'G:\工作\商贸\支撑材料收集情况\调查对象名单.xlsx'

df = pd.read_excel(excel_file_path)

# 获取B列的调查对象名称

survey_objects = df.iloc[:, 1].dropna().tolist()

# 定义文件夹路径

folder_path = r'G:\工作\商贸\支撑材料收集情况'

# 获取所有子文件夹的名称

subfolders = [f.name for f in os.scandir(folder_path) if f.is_dir()]

# 找出在B单元格内有，但没有对应名称子文件夹的单位

missing_folders = [obj for obj in survey_objects if obj not in subfolders]

# 找出子文件夹有，但B列的单元格内没有的子文件夹名称

extra_folders = [folder for folder in subfolders if folder not in survey_objects]

# 输出结果

print("没有报送支撑材料或材料文件夹命名错误的的单位：", missing_folders)

print("支撑材料文件夹命名错误的单位：", extra_folders)