个人中心
gpt4 book ai didi

Python 实现自动化Excel报表的步骤

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-29 22:32:09 32 4
gpt4 key购买 nike

CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.

这篇CFSDN的博客文章Python 实现自动化Excel报表的步骤由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

好几个月没有写笔记了, 并非没有积累, 而是有点懒了. 想想还是要续上, 作为工作成长的一部分哦. 。

最近有做一些报表, 但一直找不到一个合适的报表工具, 又实在不想写前端, 后端... 思来想去, 感觉 excel 就一定程度上能做可视化的, 除了不能动态交互外, 其他都挺好. 今天分享的就是一个关于如何用 py 来自动化excel 报表, 解放双手, 提高工作效率哦. 。

总体解决方案

Python 实现自动化Excel报表的步骤

输出报表

当然是测试用的假数据啦. 。

Python 实现自动化Excel报表的步骤

自动化py脚本

基本思路: 1. 准备模板数据需要的 sql 2. 用 pandas 连接 数据库 并执行 sql, 返回 dataframe 3. 用 xlwings 直接打开 excel, 并将这些 dataframe 填充到 写死的 单元格 4. 保存并退出 。

具体代码如下哦

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
import pandas as pd
import xlwings as xw
import pymssql
 
 
# 各品类月同期
def get_last_year_sale(start_date, end_date):
   """各品类同期销量, 对比19年"""
   sql_01 = f """
   select
    品类
    , sum(数量) as qty
   from xxx
   where 是否电商 = 1
    and 销售时间 between dateadd(year, -2, '{start_date}') and dateadd(year, -2, '{end_date}')  
   group by 品类
   """
   df = pd.read_sql(sql_01, con = con)
   df_xtc = df[df[ '品类' ] = = 'a品类' ][[ '品类' , 'qty' ]]
   df_bbk = df[df[ '品类' ] = = 'b品类' ][[ '品类' , 'qty' ]]
   return df_xtc, df_bbk
  
def get_anget_sale(start_date, end_date):
     """返回各品类, 各区域的时间段销量"""
     sql = f """
     select
      品类
      , agent
      , sum(数量) as qty
      , row_number()over(partition by 品类 order by sum(数量) desc) my_rank
     from xxx
     where 是否电商 = 1
      and 销售时间 between '{start_date}' and '{end_date}'
     group by agent, 品类
     """
     df = pd.read_sql(sql, con = con)
     df_xtc = df[df[ '品类' ] = = 'a品类' ][[ 'agent' , 'qty' ]]
     df_bbk = df[df[ '品类' ] = = 'b品类' ][[ 'agent' , 'qty' ]]
     df_pad = df[df[ '品类' ] = = 'c品类' ][[ 'agent' , 'qty' ]]
 
     return df_xtc, df_bbk, df_pad
  
def get_machine_sale(start_date, end_date):
   """返回各品类, 各区域的时间段销量"""
   sql = f """
   select
    品类
    , 机型
    , sum(数量) as qty
    , row_number()over(partition by 品类 order by sum(数量) desc) my_rank
   from v_realsale
   where 是否电商 = 1
    and 销售时间 between '{start_date}' and '{end_date}'
   group by 机型, 品类
   """
   df = pd.read_sql(sql, con = con)
   df_xtc = df[df[ '品类' ] = = 'a品类' ][[ '机型' , 'qty' ]]
   df_bbk = df[df[ '品类' ] = = 'b品类' ][[ '机型' , 'qty' ]]
 
   return df_xtc, df_bbk
 
 
# main
con = pymssql.connect( 'xxxxx' , 'sxxx' , 'xxxxxx' , 'xxxxx' )
 
# 基础配置: 根据用户输入当前日期, 输出当月, 当季度第一天
print ( "欢迎哦, 此小程序专门为xx看板做数据自动更新呢~" )
print ()
 
today = input ( "请输入截止日期(昨天), 形如: 2021/5/20 按回车结束:  " )
 
if len (today.split( '/' )) ! = 3 :
   raise "日期格式输入错误!!, 请按照形如 '2021/5/20'的格式重新输入"
else :
   m_cur = today.split( '/' )[ 1 ]
   m_first_day = '2021/' + m_cur + '/1'
 
# 季度第一天
if m_cur in ( '1' , '01' , '2' , '02' , '3' , '03' ):
   q_time_start = '2021/1/1'
  
elif m_cur in ( '4' , '04' , '5' , '05' , '6' , '06' ):
   q_time_start = '2021/4/1'
  
elif m_cur in ( '7' , '07' , '8' , '08' , '9' , '09' ):
   q_time_start = '2021/7/1'
else :
   q_time_start = '2021/10/1'
 
print ()
print ( "正在开始更新...." )
print ( "提示, 接下看到闪退, 是正常现象, 就程序模拟人去打开文件, 填充数据, 不要紧张哦~~~" )
 
# 去年月, 季度同期
df_mm_xtc, df_mm_bbk = get_last_year_sale(m_first_day, today)
df_qq_xtc, df_qq_bbk = get_last_year_sale(q_time_start, today)
 
# 当月各地区累积销量
df_m_xtc, df_m_bbk, df_m_pad = get_anget_sale(m_first_day, today)
 
# 各地区当季度销量
df_q_xtc, df_q_bbk, df_q_pad = get_anget_sale(q_time_start, today)
 
# 各机型当季度销量
df_q_type_xtc, df_q_type_bbk = get_machine_sale(q_time_start, today)
# 过滤掉 销量为0的型号
df_q_type_xtc = df_q_type_xtc[df_q_type_xtc.qty > 0 ]
df_q_type_xtc.replace( 'z6áû·å°æ' , 'z6巅峰版' , inplace = true)
 
df_q_type_bbk = df_q_type_bbk[df_q_type_bbk.qty > 0 ]
 
# 打开excel 模板 等待数据填充
app = xw.app(visible = true, add_book = false)
 
app.display_alerts = false  # 关闭一些提示信息，可以加快运行速度。 默认为 true。
app.screen_updating = true
 
wb = app.books. open ( "xxx_全品类_看板.xlsx" )
data_sht = wb.sheets[ '数据' ]
 
# 19年当月同期销量
data_sht. range ( 'b9' ).value = df_mm_xtc.values
data_sht. range ( 'g9' ).value = df_mm_bbk.values
 
# 当季度同比
data_sht. range ( 'b10' ).value = df_qq_xtc.values
data_sht. range ( 'g10' ).value = df_qq_bbk.values
 
# 填充各品类当月销量, 注意单元格是写死的哦
data_sht. range ( 'i72' ).value = df_m_xtc.values
data_sht. range ( 't72' ).value = df_m_bbk.values
data_sht. range ( 'ae72' ).value = df_m_pad.values
 
# 填充当季度销量, 同理是写死的
data_sht. range ( 'a54' ).value = df_q_xtc.values
data_sht. range ( 'f54' ).value = df_q_bbk.values
data_sht. range ( 'k54' ).value = df_q_pad.values
 
# 填充当季度各型号, 同理是写死的
data_sht. range ( 'a21' ).value = df_q_type_xtc.values
data_sht. range ( 'f21' ).value = df_q_type_bbk.values
 
wb.save()
app.quit()
 
print ()
print ( "~~更新结束了哦~~" )
print ()
input ( "请按任意键退出~~" )
print ()
print ( 'bye~~ 人生若只如初见呢~~' )

打包 exe 桌面小程序

最好用一个纯净的 虚拟环境打包. 。

终端命令: python -m venv 虚拟环境名称 。

然后进入脚本目录下, 进行打包哦. 。

pyinstaller main.py -f 。

Python 实现自动化Excel报表的步骤

打包成功后的样子. 。

Python 实现自动化Excel报表的步骤

双击运行即可哦. 。

Python 实现自动化Excel报表的步骤

这时候再重新打开该目录下的 excel 模板, 发现数据已经自动更新了. 。

我现在真的感受到, 用开发的思维做一些脚本工具, 真的会极大提高我现在当文员的很多重复性工作哦.

以上就是python 实现自动化excel报表的步骤的详细内容，更多关于python 自动化excel报表的资料请关注我其它相关文章！ 。

原文链接：https://www.cnblogs.com/chenjieyouge/p/14604277.html 。

最后此篇关于Python 实现自动化Excel报表的步骤的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python 实现自动化Excel报表的步骤的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

32 4 0
文章推荐： 如何用python识别滑块验证码中的缺口
文章推荐： 用python打印菱形的实操方法和代码
文章推荐： python爬虫实现中英翻译词典
文章推荐： pygame面向对象的飞行小鸟实现(Flappy bird)
qq735679552
个人简介

我是一名优秀的程序员,十分优秀！

滴滴打车优惠券免费领取
滴滴打车优惠券
全站热门文章
Copyright 2021 - 2024 cfsdn All Rights Reserved 蜀ICP备2022000587号
广告合作:1813099741@qq.com 6ren.com