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基于Python實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生成數(shù)據(jù)報(bào)表

 更新時(shí)間：2022年01月20日 12:33:16   作者：戴沐白  
這篇文章主要介紹了如何使用Python自動(dòng)化生成數(shù)據(jù)報(bào)表，從而提高效率，再也不用一條條數(shù)據(jù)創(chuàng)建Excel數(shù)據(jù)報(bào)表了，感興趣的同學(xué)可以試一試

前言

不要在用手敲生成Excel數(shù)據(jù)報(bào)表了，用Python自動(dòng)生成Excel數(shù)據(jù)報(bào)表！廢話不多說(shuō)

讓我們愉快地開(kāi)始吧~

開(kāi)發(fā)工具

Python版本： 3.6.4

相關(guān)模塊：

pandasxlwingsmatplotlib模塊；

xlwingsmatplotlib模塊；

matplotlib模塊；

以及一些Python自帶的模塊。

環(huán)境搭建

安裝Python并添加到環(huán)境變量，pip安裝需要的相關(guān)模塊即可。

原始數(shù)據(jù)如下，主要有水果蔬菜名稱、銷售日期、銷售數(shù)量、平均價(jià)格、平均成本、總收入、總成本、總利潤(rùn)等。

主要代碼

先導(dǎo)入相關(guān)庫(kù)，使用pandas讀取原始數(shù)據(jù)。

import pandas as pd
import xlwings as xw
import matplotlib.pyplot as plt

# 對(duì)齊數(shù)據(jù)
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

# 讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv(r"fruit_and_veg_sales.csv")
print(df)

結(jié)果如下

一共是有1000行的銷售數(shù)據(jù)。

使用xlwings庫(kù)創(chuàng)建一個(gè)Excel工作簿，在工作簿中創(chuàng)建一個(gè)表，表名為fruit_and_veg_sales，然后將原始數(shù)據(jù)復(fù)制進(jìn)去。

# 創(chuàng)建原始數(shù)據(jù)表并復(fù)制數(shù)據(jù)
wb = xw.Book()
sht = wb.sheets["Sheet1"]
sht.name = "fruit_and_veg_sales"
sht.range("A1").options(index=False).value = d

將原始數(shù)據(jù)取過(guò)來(lái)后，再在工作簿中創(chuàng)建一個(gè)可視化表，即Dashboard表。

# 創(chuàng)建表
wb.sheets.add('Dashboard')
sht_dashboard = wb.sheets('Dashboard')

現(xiàn)在，我們有了一個(gè)包含兩個(gè)工作表的Excel工作簿。fruit_and_veg_sales表有我們的數(shù)據(jù)，Dashboard表則是空白的。

下面使用pandas來(lái)處理數(shù)據(jù)，生成Dashboard表的數(shù)據(jù)信息。

DashBoard表的頭兩個(gè)表格，一個(gè)是產(chǎn)品的利潤(rùn)表格，一個(gè)是產(chǎn)品的銷售數(shù)量表格。

使用到了pandas的數(shù)據(jù)透視表函數(shù)。

# 銷售數(shù)量透視表
pv_quantity_sold = pd.pivot_table(df, index='類別', values='銷售數(shù)量', aggfunc='sum')
print(pv_quantity_sold)

得到數(shù)據(jù)如下

這里先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了查詢，發(fā)現(xiàn)日期列為object，是不能進(jìn)行分組匯總的。

所以使用了pd.to_datetime()對(duì)其進(jìn)行了格式轉(zhuǎn)換，而后根據(jù)時(shí)間進(jìn)行分組匯總，得到每個(gè)月的數(shù)據(jù)情況。

最后一個(gè)groupby將為Dashboard表提供第四個(gè)數(shù)據(jù)信息

# 總收入前8的日期數(shù)據(jù)
gb_top_revenue = (df.groupby(df["銷售日期"])
    .sum()
    .sort_values('總收入(美元)', ascending=False)
    .head(8)
    )[["銷售數(shù)量", '總收入(美元)', '總成本(美元)', "總利潤(rùn)(美元)"]]
print(gb_top_revenue)

總收入前8的日期，得到結(jié)果如下

現(xiàn)在我們有了4份數(shù)據(jù)，可以將其附加到Excel中

# 設(shè)置背景顏色, 從A1單元格到Z1000單元格的矩形區(qū)域
sht_dashboard.range('A1:Z1000').color = (198, 224, 180)

# A、B列的列寬
sht_dashboard.range('A:B').column_width = 2.22
print(sht_dashboard.range('B2').api.font_object.properties.get())
# B2單元格, 文字內(nèi)容、字體、字號(hào)、粗體、顏色、行高(主標(biāo)題)
sht_dashboard.range('B2').value = '銷售數(shù)據(jù)報(bào)表'
sht_dashboard.range('B2').api.font_object.name.set('黑體')
sht_dashboard.range('B2').api.font_object.font_size.set(48)
sht_dashboard.range('B2').api.font_object.bold.set(True)
sht_dashboard.range('B2').api.font_object.color.set([0, 0, 0])
sht_dashboard.range('B2').row_height = 61.2

# B2單元格到W2單元格的矩形區(qū)域, 下邊框的粗細(xì)及顏色
sht_dashboard.range('B2:W2').api.get_border(which_border=9).weight.set(4)
sht_dashboard.range('B2:W2').api.get_border(which_border=9).color.set([0, 176, 80])

# 不同產(chǎn)品總的收益情況圖表名稱、字體、字號(hào)、粗體、顏色(副標(biāo)題)
sht_dashboard.range('M2').value = '每種產(chǎn)品的收益情況'
sht_dashboard.range('M2').api.font_object.name.set('黑體')
sht_dashboard.range('M2').api.font_object.font_size.set(20)
sht_dashboard.range('M2').api.font_object.bold.set(True)
sht_dashboard.range('M2').api.font_object.color.set([0, 0, 0])

# 主標(biāo)題和副標(biāo)題的分割線, 粗細(xì)、顏色、線型
sht_dashboard.range('L2').api.get_border(which_border=7).weight.set(3)
sht_dashboard.range('L2').api.get_border(which_border=7).color.set([0, 176, 80])
sht_dashboard.range('L2').api.get_border(which_border=7).line_style.set(-4115)

先配置一些基本內(nèi)容，比如文字，顏色背景，邊框線等，如下圖

使用函數(shù)，批量生成四個(gè)表格的格式

# 表格生成函數(shù).
def create_formatted_summary(header_cell, title, df_summary, color):
    """
    Parameters
    ----------
    header_cell : Str
        左上角單元格位置, 放置數(shù)據(jù)

    title : Str
        當(dāng)前表格的標(biāo)題

    df_summary : DataFrame
        表格的數(shù)據(jù)

    color : Str
        表格填充色
    """

    # 可選擇的表格填充色
    colors = {"purple": [(112, 48, 160), (161, 98, 208)],
              "blue": [(0, 112, 192), (155, 194, 230)],
              "green": [(0, 176, 80), (169, 208, 142)],
              "yellow": [(255, 192, 0), (255, 217, 102)]}

    # 設(shè)置表格標(biāo)題的列寬
    sht_dashboard.range(header_cell).column_width = 1.5

    # 獲取單元格的行列數(shù)
    row, col = sht_dashboard.range(header_cell).row, sht_dashboard.range(header_cell).column

    # 設(shè)置表格的標(biāo)題及相關(guān)信息, 如：字號(hào)、行高、向左居中對(duì)齊、顏色、粗體、表格的背景顏色等
    summary_title_range = sht_dashboard.range((row, col))
    summary_title_range.value = title
    summary_title_range.api.font_object.font_size.set(14)
    summary_title_range.row_height = 32.5
    # 垂直對(duì)齊方式
    summary_title_range.api.verticalalignment = xw.constants.HAlign.xlHAlignCenter
    summary_title_range.api.font_object.color.set([255, 255, 255])
    summary_title_range.api.font_object.bold.set(True)
    sht_dashboard.range((row, col),
                        (row, col + len(df_summary.columns) + 1)).color = colors[color][0]  # Darker color

    # 設(shè)置表格內(nèi)容、起始單元格、數(shù)據(jù)填充、字體大小、粗體、顏色填充
    summary_header_range = sht_dashboard.range((row + 1, col + 1))
    summary_header_range.value = df_summary
    summary_header_range = summary_header_range.expand('right')
    summary_header_range.api.font_object.font_size.set(11)
    summary_header_range.api.font_object.bold.set(True)
    sht_dashboard.range((row + 1, col),
                        (row + 1, col + len(df_summary.columns) + 1)).color = colors[color][1]  # Darker color
    sht_dashboard.range((row + 1, col + 1),
                        (row + len(df_summary), col + len(df_summary.columns) + 1)).autofit()

    for num in range(1, len(df_summary) + 2, 2):
        sht_dashboard.range((row + num, col),
                            (row + num, col + len(df_summary.columns) + 1)).color = colors[color][1]

    # 找到表格的最后一行
    last_row = sht_dashboard.range((row + 1, col + 1)).expand('down').last_cell.row
    side_border_range = sht_dashboard.range((row + 1, col), (last_row, col))

    # 給表格左邊添加帶顏色的邊框
    side_border_range.api.get_border(which_border=7).weight.set(3)
    side_border_range.api.get_border(which_border=7).color.set(colors[color][1])
    side_border_range.api.get_border(which_border=7).line_style.set(-4115)


# 生成4個(gè)表格
create_formatted_summary('B5', '每種產(chǎn)品的收益情況', pv_total_profit, 'green')
create_formatted_summary('B17', '每種產(chǎn)品的售出情況', pv_quantity_sold, 'purple')
create_formatted_summary('F17', '每月的銷售情況', gb_date_sold, 'blue')
create_formatted_summary('F5', '每日總收入排名Top8 ', gb_top_revenue, 'yellow')

得到結(jié)果如下

可以看到，一行行的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)Python的處理，變?yōu)橐荒苛巳坏谋砀瘛?/p>

最后再繪制一個(gè)matplotlib圖表，添加一張logo圖片，并保存Excel文件

# 中文顯示
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Songti SC']

# 使用Matplotlib繪制可視化圖表, 餅圖
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))
pv_total_profit.plot(color='g', kind='bar', ax=ax)

# 添加圖表到Excel
sht_dashboard.pictures.add(fig, name='ItemsChart',
                           left=sht_dashboard.range("M5").left,
                           top=sht_dashboard.range("M5").top,
                           update=True)

# 添加logo到Excel
logo = sht_dashboard.pictures.add(image="pie_logo.png",
                           name='PC_3',
                           left=sht_dashboard.range("J2").left,
                           top=sht_dashboard.range("J2").top+5,
                           update=True)

# 設(shè)置logo的大小
logo.width = 54
logo.height = 54

# 保存Excel文件
wb.save(rf"水果蔬菜銷售報(bào)表.xlsx")

此處需設(shè)置一下中文顯示，否則會(huì)顯示不了中文，只有一個(gè)個(gè)方框。

得到最終的水果蔬菜銷售報(bào)表

以上就是基于Python實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生成數(shù)據(jù)報(bào)表的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python數(shù)據(jù)報(bào)表的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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