python自动化表格处理软件_Python自动化处理Excel报表，我的工作更轻松了！

没有转义的Excel！

Excel无处不在，即使我们使用了Python之类强大的辅助工具，依然无法摆脱Excel。

因为你的老板和同事仍然需要方便的方法来访问重要数据。

但是，这并不意味着你不能通过使用Python简化使用Excel的工作，而这整个过程都不需要你触碰Excel！

使用Python自动化Excel报表

你还在每天做着没完没了的Excel报表吗？你还在为不同的客户做着相同的事情吗？

让Python帮你！

我们来实现Excel报表的自动化

让我们快速看一下我们将要自动化的东西！我们将使用以下链接中Pandas数据透视表中的数据：

数据格式需要与客户公司数据库中获得的数据格式相匹配。

我们按区域细分该数据，并创建两个汇总表，包括格式和图表，这些动作都不需要打开Excel！数据可视化最终形式：从一个工作表到四个可视化报表

加载数据库

在这里，我们将使用Pandas和Openpyxl。如果你不知道Openpyxl，建议先找官方文档进行学习。我们将使用Python自动化3个Excel任务！

# 第1部分-加载我们的库

import pandas as pd

from openpyxl import load_workbook

from openpyxl.styles import Font

from openpyxl.chart import BarChart, Reference

我们将使用两个库：Pandas负责转换我们的数据并创建最初的Excel文件

Openpyxl格式化我们的工作表并插入图表

加载数据

让我们加载数据并快速查看我们正在使用的数据！

正如我所提到的，数据的含义类似于你从公司数据库系统中获得的数据。

#第2部分-加载我们的数据

df = pd.read_excel('https://github.com/datagy/pivot_table_pandas/raw/master/sample_pivot.xlsx', parse_dates=['Date'])

print(df.head())

# Date Region Type Units Sales

#0 2020-07-11 East Children's Clothing 18.0 306

#1 2020-09-23 North Children's Clothing 14.0 448

#2 2020-04-02 South Women's Clothing 17.0 425

#3 2020-02-28 East Children's Clothing 26.0 832

#4 2020-03-19 West Women's Clothing 3.0 33

在这里，我们使用pandas读取一个Excel文件，将日期列解析为日期。

创建数据透视表

让我们创建最终报告中需要的汇总表。

# 第3部分-测试数据透视表

filtered = df[df['Region'] == 'East']

quarterly_sales = pd.pivot_table(filtered, index = filtered['Date'].dt.quarter, columns = 'Type', values = 'Sales', aggfunc='sum')

print("Quarterly Sales Pivot Table:")

print(quarterly_sales.head())

#季度销售数据透视表:

#Type Children's Clothing Men's Clothing Women's Clothing

#Date

#1 12274 13293 16729

#2 5496 17817 22384

#3 14463 9622 15065

#4 13616 10953 16051

创建第一个Excel文件

有了透视表，现在我们将其加载到一个Excel文件中。

我们将使用pandas加载该Excel文俊：

# 第04部分-创建和Excel工作簿

file_path = #Path to where you want your file saved

quarterly_sales.to_excel(file_path, sheet_name = 'Quarterly Sales', startrow=3)

让我们快速了解一下我们在做什么：创建一个文件路径变量来标识我们要将文件存储在何处

使用ExcelWriter保存文件

将两个数据透视表都保存到单独的工作表中，从第3行开始（稍后从头开始使用）

让我们的报表更漂亮

Pandas有助于将数据转换为Excel。接下来，让我们把表格再美化一下，并添加一些可视化效果。

# 第05部分-加载工作簿

wb = load_workbook(file_path)

sheet1 = wb['Quarterly Sales']

# 第06部分-格式化第一页

sheet1['A1'] = 'Quarterly Sales'

sheet1['A2'] = 'datagy.io'

sheet1['A4'] = 'Quarter'

sheet1['A1'].style = 'Title'

sheet1['A2'].style = 'Headline 2'

for i in range(5, 9):

sheet1[f'B{i}'].style='Currency'

sheet1[f'C{i}'].style='Currency'

sheet1[f'D{i}'].style='Currency'

# 第07部分-添加条形图

bar_chart = BarChart()

data = Reference(sheet1, min_col=2, max_col=4, min_row=4, max_row=8)

categories = Reference(sheet1, min_col=1, max_col=1, min_row=5, max_row=8)

bar_chart.add_data(data, titles_from_data=True)

bar_chart.set_categories(categories)

sheet1.add_chart(bar_chart, "F4")

bar_chart.title = 'Sales by Type'

bar_chart.style = 3

wb.save(filename = file_path)

这段代码里包含了很多内容，下面来给大家详细讲解！

在第5部分中，我们将工作簿和工作表加载到Openpyxl可以处理的单独对象中。

第6部分还有更多内容：在单元格A1和A2中为sheet1添加标题和副标题。

更改了四分之一列的标题，以更好地反映数据。

将样式应用于标题和副标题。

将金融领域的单元格更改为货币。这需要一次应用于一个单元，这就是为什么我们使用for循环的原因。

在第7部分中，我们添加了条形图：创建一个BarChart对象，并标识存储数据和类别的字段。

然后将数据和类别应用于对象。

最后，我们添加一个描述性的标题和样式。Openpyxl使用多种样式-尝试所有样式！

这是我们的报表现在的样子：工作成果之一

为多个表格自动化此工作流程

只处理表格中的一部分不是我们高效工作的宗旨，让我们对所有带有for循环的区域执行此操作。

# 第08部分-获取地区名称

regions = list(df['Region'].unique())

# 第09部分-所有区域的循环

folder_path = #插入要保存报表的文件夹的路径

for region in regions:

filtered = df[df['Region'] == f'{region}']

quarterly_sales = pd.pivot_table(filtered, index = filtered['Date'].dt.quarter, columns = 'Type', values = 'Sales', aggfunc='sum')

file_path = f"{path to your folder}{region}.xlsx"

quarterly_sales.to_excel(file_path, sheet_name = 'Quarterly Sales', startrow=3)

wb = load_workbook(file_path)

sheet1 = wb['Quarterly Sales']

sheet1['A1'] = 'Quarterly Sales'

sheet1['A2'] = 'datagy.io'

sheet1['A4'] = 'Quarter'

sheet1['A1'].style = 'Title'

sheet1['A2'].style = 'Headline 2'

for i in range(5, 10):

sheet1[f'B{i}'].style='Currency'

sheet1[f'C{i}'].style='Currency'

sheet1[f'D{i}'].style='Currency'

bar_chart = BarChart()

data = Reference(sheet1, min_col=2, max_col=4, min_row=4, max_row=8)

categories = Reference(sheet1, min_col=1, max_col=1, min_row=5, max_row=8)

bar_chart.add_data(data, titles_from_data=True)

bar_chart.set_categories(categories)

sheet1.add_chart(bar_chart, "F4")

bar_chart.title = 'Sales by Type'

bar_chart.style = 3

我们来仔细分析这一部分的代码：

在第8部分中，我们创建一个列表，其中包含我们要覆盖的不同区域的所有唯一值。

在第9部分中，我们在for循环中重复前面的代码：创建了一个新变量，该变量保存要保存文件的文件夹的路径。

使用f字符串将区域名插入到脚本中，使其对每个区域都是动态的。

接下来是什么？

Python的好处在于可重复执行任务的可伸缩性。

你可以想象一下，利用以上步骤，快速创建报表，每天能节省多少时间？

结论

在这个简短的教程中我们学到了很多东西！我们将表格转换为一组数据透视表，将它们导出到单独的工作簿中，然后将格式和图形应用于每个工作表格！

--END--

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