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這篇“如何使用Python實現自動化生成數據報表”文章,文中示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要參考一下,對于“如何使用Python實現自動化生成數據報表”,小編整理了以下知識點,請大家跟著小編的步伐一步一步的慢慢理解,接下來就讓我們進入主題吧。
Python版本: 3.6.4
相關模塊:
pandasxlwingsmatplotlib模塊;
xlwingsmatplotlib模塊;
matplotlib模塊;
以及一些Python自帶的模塊。
安裝Python并添加到環境變量,pip安裝需要的相關模塊即可。
原始數據如下,主要有水果蔬菜名稱、銷售日期、銷售數量、平均價格、平均成本、總收入、總成本、總利潤等。
先導入相關庫,使用pandas讀取原始數據。
import pandas as pd import xlwings as xw import matplotlib.pyplot as plt # 對齊數據 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 讀取數據 df = pd.read_csv(r"fruit_and_veg_sales.csv") print(df)
結果如下
一共是有1000行的銷售數據。
使用xlwings庫創建一個Excel工作簿,在工作簿中創建一個表,表名為fruit_and_veg_sales,然后將原始數據復制進去。
# 創建原始數據表并復制數據 wb = xw.Book() sht = wb.sheets["Sheet1"] sht.name = "fruit_and_veg_sales" sht.range("A1").options(index=False).value = d
將原始數據取過來后,再在工作簿中創建一個可視化表,即Dashboard表。
# 創建表 wb.sheets.add('Dashboard') sht_dashboard = wb.sheets('Dashboard')
現在,我們有了一個包含兩個工作表的Excel工作簿。fruit_and_veg_sales表有我們的數據,Dashboard表則是空白的。
下面使用pandas來處理數據,生成Dashboard表的數據信息。
DashBoard表的頭兩個表格,一個是產品的利潤表格,一個是產品的銷售數量表格。
使用到了pandas的數據透視表函數。
# 銷售數量透視表 pv_quantity_sold = pd.pivot_table(df, index='類別', values='銷售數量', aggfunc='sum') print(pv_quantity_sold)
得到數據如下
這里先對數據進行了查詢,發現日期列為object,是不能進行分組匯總的。
所以使用了pd.to_datetime()對其進行了格式轉換,而后根據時間進行分組匯總,得到每個月的數據情況。
最后一個groupby將為Dashboard表提供第四個數據信息
# 總收入前8的日期數據 gb_top_revenue = (df.groupby(df["銷售日期"]) .sum() .sort_values('總收入(美元)', ascending=False) .head(8) )[["銷售數量", '總收入(美元)', '總成本(美元)', "總利潤(美元)"]] print(gb_top_revenue)
總收入前8的日期,得到結果如下
現在我們有了4份數據,可以將其附加到Excel中
# 設置背景顏色, 從A1單元格到Z1000單元格的矩形區域 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, 文字內容、字體、字號、粗體、顏色、行高(主標題) sht_dashboard.range('B2').value = '銷售數據報表' 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單元格的矩形區域, 下邊框的粗細及顏色 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]) # 不同產品總的收益情況圖表名稱、字體、字號、粗體、顏色(副標題) sht_dashboard.range('M2').value = '每種產品的收益情況' 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]) # 主標題和副標題的分割線, 粗細、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)
先配置一些基本內容,比如文字,顏色背景,邊框線等,如下圖
使用函數,批量生成四個表格的格式
# 表格生成函數. def create_formatted_summary(header_cell, title, df_summary, color): """ Parameters ---------- header_cell : Str 左上角單元格位置, 放置數據 title : Str 當前表格的標題 df_summary : DataFrame 表格的數據 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)]} # 設置表格標題的列寬 sht_dashboard.range(header_cell).column_width = 1.5 # 獲取單元格的行列數 row, col = sht_dashboard.range(header_cell).row, sht_dashboard.range(header_cell).column # 設置表格的標題及相關信息, 如:字號、行高、向左居中對齊、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 # 設置表格內容、起始單元格、數據填充、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個表格 create_formatted_summary('B5', '每種產品的收益情況', pv_total_profit, 'green') create_formatted_summary('B17', '每種產品的售出情況', 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')
得到結果如下
可以看到,一行行的數據經過Python的處理,變為一目了然的表格。
最后再繪制一個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"水果蔬菜銷售報表.xlsx")
此處需設置一下中文顯示,否則會顯示不了中文,只有一個個方框。
得到最終的水果蔬菜銷售報表
Python是一種編程語言,內置了許多有效的工具,Python幾乎無所不能,該語言通俗易懂、容易入門、功能強大,在許多領域中都有廣泛的應用,例如最熱門的大數據分析,人工智能,Web開發等。
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