牛逼！用Python自動生成Excel數(shù)據(jù)報表！
之前分享了不少關(guān)于Python自動化操作Excel的文章，大家都挺喜歡的。
所以今天就帶大家來實戰(zhàn)一波，使用Python自動化生成數(shù)據(jù)報表！
從一條條的數(shù)據(jù)中，創(chuàng)建出一張數(shù)據(jù)報表，得出你想要的東西，提高效率。
主要使用到pandas、xlwings以及matplotlib這幾個庫。
先來看一下動態(tài)的GIF，都是程序自動生成。
下面我們就來看看這個案例吧，水果蔬菜銷售報表。
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、平均價格、平均成本、總收入、總成本、總利潤等。
先導(dǎo)入相關(guān)庫，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庫創(chuàng)建一個Excel工作簿，在工作簿中創(chuàng)建一個表，表名為fruit_and_veg_sales，然后將原始數(shù)據(jù)復(fù)制進去。
# 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
關(guān)于xlwings庫的使用，小F推薦兩個文檔地址
中文版：
https://www.kancloud.cn/gnefnuy/xlwings-docs/1127455
英文版：
https://docs.xlwings.org/en/stable/index.html
推薦使用中文版，可以降低學(xué)習(xí)難度...
當(dāng)然關(guān)于Excel的VBA操作，也可以看看微軟的文檔。
地址：
https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/overview/excel
將原始數(shù)據(jù)取過來后，再在工作簿中創(chuàng)建一個可視化表，即Dashboard表。
# 創(chuàng)建表
wb.sheets.add('Dashboard')
sht_dashboard = wb.sheets('Dashboard')
現(xiàn)在，我們有了一個包含兩個工作表的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來處理數(shù)據(jù)，生成Dashboard表的數(shù)據(jù)信息。
DashBoard表的頭兩個表格，一個是產(chǎn)品的利潤表格，一個是產(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)。
# 總利潤透視表
pv_total_profit = pd.pivot_table(df, index='類別', values='總利潤(美元)', aggfunc='sum')
print(pv_total_profit)
# 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。
稍后會將數(shù)據(jù)放置到Excel的表中去。
下面對月份進行分組匯總，得出每個月的銷售情況。
# 查看每列的數(shù)據(jù)類型
print(df.dtypes)
df["銷售日期"] = pd.to_datetime(df["銷售日期"])
# 每日的數(shù)據(jù)情況
gb_date_sold = df.groupby(df["銷售日期"].dt.to_period('m')).sum()[["銷售數(shù)量", '總收入(美元)', '總成本(美元)', "總利潤(美元)"]]
gb_date_sold.index = gb_date_sold.index.to_series().astype(str)
print(gb_date_sold)
得到結(jié)果如下。
這里先對數(shù)據(jù)進行了查詢，發(fā)現(xiàn)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(zhuǎn)換，而后根據(jù)時間進行分組匯總，得到每個月的數(shù)據(jù)情況。
最后一個groupby將為Dashboard表提供第四個數(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(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、粗體、顏色、行高(主標(biāo)題)
sht_dashboard.range('B2').value = '銷售數(shù)據(jù)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(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、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、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(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Python的處理，變?yōu)橐荒苛巳坏谋砀瘛?br>
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(shè)置logo的大小
logo.width = 54
logo.height = 54
# 保存Excel文件
wb.save(rf"水果蔬菜銷售報表.xlsx")
此處需設(shè)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。
本文的示例代碼，可以在Mac+Excel2016中運行的，與Windows還是會有一些區(qū)別，API函數(shù)的調(diào)用(pywin32 or appscript)。
比如表格文字的字體設(shè)置。
# Windows
sht_dashboard.range('B2').api.font.name = '黑體'
# Mac
sht_dashboard.range('B2').api.font_object.name.set('黑體')
對于Windows版本的，我們也提供了相關(guān)的程序文件，在公眾號回復(fù)「excel報表」，即可獲取代碼及相關(guān)數(shù)據(jù)。
感興趣的小伙伴，可以動手嘗試一下。無需太多的代碼，就能輕松的創(chuàng)建一個Excel報表出來～
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