如何利用Python实现自动生成数据日报
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摘要: 需求详解朋友的需求是这样的,他们平时的销售数据是记录在Excel上,汇总后会按照部门进行统计。但是今年年初时,领导突然要求写日报,大家写了一个月发现并不检查就没继续写下去。Excel日报数据现在突然被要求明天交本月之前的所有日报,这相当于要补2-5月将近120天的日报,如果靠双手复制粘贴,那估计要吐血了。朋友将其写日报的相关文件都发了过来,发现最终日报效果如下所... ...
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朋友的需求是这样的,他们平时的销售数据是记录在Excel上,汇总后会按照部门进行统计。但是今年年初时,领导突然要求写日报,大家写了一个月发现并不检查就没继续写下去。
Excel日报数据
现在突然被要求明天交本月之前的所有日报,这相当于要补2-5月将近120天的日报,如果靠双手复制粘贴,那估计要吐血了。朋友将其写日报的相关文件都发了过来,发现最终日报效果如下所示。
所以需求也就是比较简单了,只需要从Excel表格中读取每日的数据,使用Python将其处理后,再依次写入Word文档中,即可实现批量生成日报。
数据处理
在进行数据处理之前,要先了解最终需要哪些数据。如下图所示,在目标日报Word中主要分为两类:红色标记的数值主要是由当日的数据、或者由它们计算后得到的数据构成;绿色标记的表格则更简单了,就是近七日的数据(销售数量、销售金额、销售目标、完成度)。
首先我们导入Pandas模块进行数据处理
importpandasaspddf=pd.read_excel("日报数据.xlsx")df
输出结果
导入数据后,接着就可以按照我们的需求,来进行数据运算了。数据运算主要分为两种,一种是利用加 +、减 -、乘 *、除 / 进行数据运算,另一种是利用统计方法进行数据运算。
在交互式环境中输入如下命令:
df["日期"]=df["日期"].apply(lambdax:x.strftime("%Y-%m-%d"))df["当日完成度"]=(df["销售金额"]/df["销售目标"]*100).round(1)df["累计销售金额"]=df["销售金额"].cumsum()df["当年完成度"]=(df["累计销售金额"]/2200000*100).round(1)df["累计销售金额"]=(df["累计销售金额"]/10000).round(2)df
输出结果:
可以看到,最终结果截图中红色标记的数据内容已经全部被计算出来。而绿色标记的表格则更加简单了,使用Pandas模块中的数据选取即可。
在交互式环境中输入如下命令:
num=10df.iloc[num-7:num,:5]
输出结果:
通过这种方法就可以轻松得到某一日期的过去7日内的日报数据合集。
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