一個(gè) Python 報(bào)表自動(dòng)化實(shí)戰(zhàn)案例(文末贈(zèng)書(shū))
文末贈(zèng)書(shū)
大家好,我是杰哥。
今天給大家分享一本我好朋友俊紅老師的新書(shū)《對(duì)比Excel,輕松學(xué)習(xí)Python報(bào)表自動(dòng)化》中關(guān)于報(bào)表自動(dòng)化實(shí)戰(zhàn)的內(nèi)容。
本篇文章將帶你了解報(bào)表自動(dòng)化的流程,并教你用Python實(shí)現(xiàn)工作中的一個(gè)報(bào)表自動(dòng)化實(shí)戰(zhàn),篇幅較長(zhǎng),建議先收藏,文章具體的目錄為:
1.Excel的基本組成
2.一份報(bào)表自動(dòng)化的流程
3.報(bào)表自動(dòng)化實(shí)戰(zhàn)
? ?- 當(dāng)日各項(xiàng)指標(biāo)同環(huán)比情況
? ?- 當(dāng)日各省份創(chuàng)建訂單量情況
? ?- 最近一段時(shí)間創(chuàng)建訂單量趨勢(shì)
4.將不同的結(jié)果進(jìn)行合并
? ?- 將不同結(jié)果合并到同一個(gè)Sheet中
? ?- 將不同結(jié)果合并到同一個(gè)工作簿的不同Sheet中
Excel的基本組成
我們一般在最開(kāi)始做報(bào)表的時(shí)候,基本都是從Excel開(kāi)始的,都是利用Excel在做報(bào)表,所以我們先了解下Excel的基本組成。
下圖是Excel的中各個(gè)部分的組成關(guān)系,我們工作中每天會(huì)處理很多Excel文件,一個(gè)Excel文件其實(shí)就是一個(gè)工作簿。你在每次新建一個(gè)Excel文件時(shí),文件名都會(huì)默認(rèn)是工作簿x,其中x就是你新建的文件個(gè)數(shù)。而一個(gè)工作簿里面又可以有多個(gè)Sheet,不同Sheet之間是一個(gè)獨(dú)立的表。每一個(gè)Sheet里面又由若干個(gè)單元格組成。每一個(gè)單元格又有若干的元素或?qū)傩?,我們一般針?duì)Excel文件進(jìn)行設(shè)置最多的其實(shí)就是針對(duì)單元格的元素進(jìn)行設(shè)置。

而針對(duì)單元格元素進(jìn)行設(shè)置的主要內(nèi)容其實(shí)就是如下圖菜單欄中顯示,比如字體、對(duì)齊方式、條件格式等內(nèi)容。本書(shū)也是按照Excel菜單欄中的各個(gè)模塊進(jìn)行編寫(xiě)。

一份自動(dòng)化報(bào)表的流程
下圖是我整理的做一份自動(dòng)化報(bào)表需要經(jīng)歷的流程,主要分為5個(gè)步驟:

第一步是對(duì)要做的報(bào)表進(jìn)行步驟拆解,這個(gè)步驟拆解和用不用工具或者是用什么工具沒(méi)有直接關(guān)系,比如做報(bào)表的第一步一般都是收集數(shù)據(jù),這個(gè)數(shù)據(jù)可能是線下人員記錄在紙質(zhì)筆記本上的,也可能是存儲(chǔ)在Excel表里面的,還有可能是存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)里面的。會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)源的類(lèi)型或者是存儲(chǔ)方式不同,對(duì)應(yīng)的收集數(shù)據(jù)方式會(huì)不一樣,但是收集數(shù)據(jù)這個(gè)步驟本身是不會(huì)變的,這個(gè)步驟的目的就是把數(shù)據(jù)收集過(guò)來(lái)。
第二步是去想第一步里面涉及到的每一個(gè)具體步驟對(duì)應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn)方式,一般都是去找對(duì)應(yīng)每一步的代碼,比如導(dǎo)入數(shù)據(jù)的代碼是什么樣的,再比如重復(fù)值刪除的代碼是什么樣的。
第三步是將第二步中各個(gè)步驟對(duì)應(yīng)的代碼進(jìn)行組合,組合成一個(gè)完整的代碼。
第四步是對(duì)第三步完整代碼得出來(lái)的報(bào)表結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,看結(jié)果是否正確。
第五步就是等待調(diào)用,看什么時(shí)候需要制作報(bào)表了,然后就將寫(xiě)好的代碼執(zhí)行一遍就行。
其實(shí)報(bào)表自動(dòng)化本質(zhì)上就是讓機(jī)器代替人工做事情的過(guò)程,我們只需要把我們?nèi)斯ば枰龅拿恳粋€(gè)步驟轉(zhuǎn)化成機(jī)器可以理解的語(yǔ)言,也就是代碼,然后讓機(jī)器自動(dòng)去執(zhí)行,這其實(shí)就是實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化。
報(bào)表自動(dòng)化實(shí)戰(zhàn)
這一節(jié)給大家演示下在實(shí)際工作中如何結(jié)合Pandas和openpyxl來(lái)自動(dòng)化生成報(bào)表。
假設(shè)我們現(xiàn)在有如下一份數(shù)據(jù)集:

現(xiàn)在我們需要根據(jù)這份數(shù)據(jù)集來(lái)制作每天的日?qǐng)?bào)情況,會(huì)主要包含三方面:
當(dāng)日各項(xiàng)指標(biāo)的同環(huán)比情況;
當(dāng)日各省份創(chuàng)建訂單量情況;
最近一段時(shí)間創(chuàng)建訂單量趨勢(shì)
接下來(lái)分別來(lái)實(shí)現(xiàn)這三部分。
當(dāng)日各項(xiàng)指標(biāo)的同環(huán)比情況:
我們先用Pandas對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理,得到各指標(biāo)的同環(huán)比情況,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:
#導(dǎo)入文件
import?pandas?as?pd
df?=?pd.read_excel(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\sale_data.xlsx')
#構(gòu)造同時(shí)獲取不同指標(biāo)的函數(shù)
def?get_data(date):???
????create_cnt?=?df[df['創(chuàng)建日期']?==?date]['order_id'].count()
????pay_cnt?=?df[df['付款日期']?==?date]['order_id'].count()
????receive_cnt?=?df[df['收貨日期']?==?date]['order_id'].count()
????return_cnt?=?df[df['退款日期']?==?date]['order_id'].count()
????return?create_cnt,pay_cnt,receive_cnt,return_cnt
#假設(shè)當(dāng)日是2021-04-11
#獲取不同時(shí)間段的各指標(biāo)值
df_view?=?pd.DataFrame([get_data('2021-04-11')
?????????????????????,get_data('2021-04-10')
?????????????????????,get_data('2021-04-04')]
?????????????????????,columns?=?['創(chuàng)建訂單量','付款訂單量','收貨訂單量','退款訂單量']
?????????????????????,index?=?['當(dāng)日','昨日','上周同期']).T
df_view['環(huán)比']?=?df_view['當(dāng)日']?/?df_view['昨日']?-?1
df_view['同比']?=?df_view['當(dāng)日']?/?df_view['上周同期']?-?1
df_view
運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果:

上面只是得到了各指標(biāo)的同環(huán)比絕對(duì)數(shù)值,但是我們一般的日?qǐng)?bào)在發(fā)出去之前都要做一些格式調(diào)整的,比如調(diào)整字體之類(lèi)的。而格式調(diào)整就需要用到openpyxl庫(kù),我們需要將Pandas庫(kù)中DataFrame格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適用openpyxl庫(kù)的數(shù)據(jù)格式,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:
from?openpyxl?import?Workbook
from?openpyxl.utils.dataframe?import?dataframe_to_rows
#創(chuàng)建空工作簿
wb?=?Workbook()
ws?=?wb.active
#將DataFrame格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為openpyxl格式
for?r?in?dataframe_to_rows(df_view,index?=?True,header?=?True):
????ws.append(r)
wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\核心指標(biāo)_原始.xlsx')
運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果,可以看到原始的數(shù)據(jù)文件看起來(lái)是很混亂的:

接下來(lái)我們針對(duì)上面原始數(shù)據(jù)文件進(jìn)行格式調(diào)整,具體調(diào)整代碼如下:
from?openpyxl?import?Workbook
from?openpyxl.utils.dataframe?import?dataframe_to_rows
from?openpyxl.styles?import?colors
from?openpyxl.styles?import?Font
from?openpyxl.styles?import?PatternFill
from?openpyxl.styles?import?Border,?Side
from?openpyxl.styles?import?Alignment
wb?=?Workbook()
ws?=?wb.active
for?r?in?dataframe_to_rows(df_view,index?=?True,header?=?True):
????ws.append(r)
#第二行是空的,刪除第二行
ws.delete_rows(2)
#給A1單元格進(jìn)行賦值
ws['A1']?=?'指標(biāo)'
#插入一行作為標(biāo)題行
ws.insert_rows(1)
ws['A1']?=?'電商業(yè)務(wù)方向?2021/4/11?日?qǐng)?bào)'
#將標(biāo)題行的單元格進(jìn)行合并
ws.merge_cells('A1:F1')?#合并單元格
#對(duì)第1行至第6行的單元格進(jìn)行格式設(shè)置
for?row?in?ws[1:6]:
????for?c?in?row:
????????#字體設(shè)置
????????c.font?=?Font(name?=?'微軟雅黑',size?=?12)
????????#對(duì)齊方式設(shè)置
????????c.alignment?=?Alignment(horizontal?=?"center")
????????#邊框線設(shè)置
????????c.border?=?Border(left?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
???????????????????right?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
???????????????????top?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
???????????????????bottom?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"))
#對(duì)標(biāo)題行和表頭行進(jìn)行特殊設(shè)置
for?row?in?ws[1:2]:
????for?c?in?row:
????????c.font?=?Font(name?=?'微軟雅黑',size?=?12,bold?=?True,color?=?"FFFFFFFF")
????????c.fill?=?PatternFill(fill_type?=?'solid',start_color='FFFF6100')
#將環(huán)比和同比設(shè)置成百分比格式????????
for?col?in?ws["E":"F"]:
????for?r?in?col:
????????r.number_format?=?'0.00%'
#調(diào)整列寬
ws.column_dimensions['A'].width?=?13
ws.column_dimensions['E'].width?=?10
#保存調(diào)整后的文件????????
wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\核心指標(biāo).xlsx')
運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果:

可以看到各項(xiàng)均已設(shè)置成功。
當(dāng)日各省份創(chuàng)建訂單量情況:
我們同樣先利用Pandas庫(kù)處理得到當(dāng)日各省份創(chuàng)建訂單量情況,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:
df_province?=?pd.DataFrame(df[df['創(chuàng)建日期']?==?'2021-04-11'].groupby('省份')['order_id'].count())
df_province?=?df_province.reset_index()
df_province?=?df_province.sort_values(by?=?'order_id',ascending?=?False)
df_province?=?df_province.rename(columns?=?{'order_id':'創(chuàng)建訂單量'})
df_province
運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果:

在得到各省份當(dāng)日創(chuàng)建訂單量的絕對(duì)數(shù)值之后,同樣對(duì)其進(jìn)行格式設(shè)置,具體設(shè)置代碼如下:
from?openpyxl?import?Workbook
from?openpyxl.utils.dataframe?import?dataframe_to_rows
from?openpyxl.styles?import?colors
from?openpyxl.styles?import?Font
from?openpyxl.styles?import?PatternFill
from?openpyxl.styles?import?Border,?Side
from?openpyxl.styles?import?Alignment
from?openpyxl.formatting.rule?import?DataBarRule
wb?=?Workbook()
ws?=?wb.active
for?r?in?dataframe_to_rows(df_province,index?=?False,header?=?True):
????ws.append(r)
#對(duì)第1行至第11行的單元格進(jìn)行設(shè)置
for?row?in?ws[1:11]:
????for?c?in?row:
????????#字體設(shè)置
????????c.font?=?Font(name?=?'微軟雅黑',size?=?12)
????????#對(duì)齊方式設(shè)置
????????c.alignment?=?Alignment(horizontal?=?"center")
????????#邊框線設(shè)置
????????c.border?=?Border(left?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
???????????????????right?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
???????????????????top?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
???????????????????bottom?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"))
#設(shè)置進(jìn)度條條件格式
rule?=?DataBarRule(start_type?=?'min',end_type?=?'max',
????????????????????color="FF638EC6",?showValue=True,?minLength=None,?maxLength=None)
ws.conditional_formatting.add('B1:B11',rule)
#對(duì)第1行標(biāo)題行進(jìn)行設(shè)置
for?c?in?ws[1]:
????c.font?=?Font(name?=?'微軟雅黑',size?=?12,bold?=?True,color?=?"FFFFFFFF")
????c.fill?=?PatternFill(fill_type?=?'solid',start_color='FFFF6100')
#調(diào)整列寬
ws.column_dimensions['A'].width?=?17
ws.column_dimensions['B'].width?=?13
#保存調(diào)整后的文件?????
wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\各省份銷(xiāo)量情況.xlsx')
運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果:

最近一段時(shí)間創(chuàng)建訂單量趨勢(shì):
一般用折線圖的形式反映某個(gè)指標(biāo)的趨勢(shì)情況,我們前面也講過(guò),在實(shí)際工作中我們一般用matplotlib或者其他可視化的庫(kù)進(jìn)行圖表繪制,并將其進(jìn)行保存,然后再利用openpyxl庫(kù)將圖表插入到Excel中。
先利用matplotlib庫(kù)進(jìn)行繪圖,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:
%matplotlib?inline
import?matplotlib.pyplot?as?plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]='SimHei'#解決中文亂碼
#設(shè)置圖表大小
plt.figure(figsize?=?(10,6))
df.groupby('創(chuàng)建日期')['order_id'].count().plot()
plt.title('4.2?-?4.11?創(chuàng)建訂單量分日趨勢(shì)')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('訂單量')
#將圖表保存到本地
plt.savefig(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\4.2?-?4.11?創(chuàng)建訂單量分日趨勢(shì).png')
將保存到本地的圖表插入到Excel中,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:
from?openpyxl?import?Workbook
from?openpyxl.drawing.image?import?Image
wb?=?Workbook()
ws?=?wb.active
img?=?Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\4.2?-?4.11?創(chuàng)建訂單量分日趨勢(shì).png')
ws.add_image(img,?'A1')
wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\4.2?-?4.11?創(chuàng)建訂單量分日趨勢(shì).xlsx')
運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果,可以看到圖表已經(jīng)被成功插入到Excel中:

將不同的結(jié)果進(jìn)行合并
上面我們是把每一部分都單獨(dú)拆開(kāi)來(lái)實(shí)現(xiàn),最后存儲(chǔ)在了不同的Excel文件中。當(dāng)然了,有的時(shí)候放在不同文件中會(huì)比較麻煩,我們就需要把這些結(jié)果合并在同一個(gè)Excel的相同Sheet或者不同Sheet中。
將不同的結(jié)果合并到同一個(gè)Sheet中:
將不同的結(jié)果合并到同一個(gè)Sheet中的難點(diǎn)在于不同表結(jié)果的結(jié)構(gòu)不一樣,而且需要在不同結(jié)果之間進(jìn)行留白。
首先插入核心指標(biāo)表df_review,插入方式與單獨(dú)的插入是一樣的,具體代碼如下:
for?r?in?dataframe_to_rows(df_view,index?=?True,header?=?True):
????ws.append(r)
接下來(lái)就該插入各省份情況表df_province,因?yàn)閍ppend默認(rèn)是從第一行開(kāi)始插入的,而我們前面幾行已經(jīng)有df_view表的數(shù)據(jù)了,所以就不能用appen的方式進(jìn)行插入,而只能通過(guò)遍歷每一個(gè)單元格的方式進(jìn)行插入。
那我們?cè)趺粗酪闅v哪些單元格呢?核心需要知道遍歷開(kāi)始的行列和遍歷結(jié)束的行列。
遍歷開(kāi)始的行?=?df_view表占據(jù)的行?+?留白的行(一般表與表之間留2行)?+?1
遍歷結(jié)束的行?=?遍歷開(kāi)始的行?+?df_province表占據(jù)的行
遍歷開(kāi)始的列?=?1
遍歷結(jié)束的列?=?df_province表占據(jù)的列
而又因?yàn)镈ataFrame中獲取列名的方式和獲取具體值的方式不太一樣,所以我們需要分別插入,先插入列名,具體代碼如下:
for?j?in?range(df_province.shape[1]):
????ws.cell(row?=?df_view.shape[0]?+?5,column?=?1?+?j).value?=?df_province.columns[r]
df_province.shape[1]是獲取df_province表有多少列,df_view.shape[0]是獲取df_view表有多少行。
前面說(shuō)過(guò),遍歷開(kāi)始的行是表占據(jù)的行加上留白的行再加1,一般留白的行是2,可是這里面為啥是df_view.shape[0] + 5呢?這是因?yàn)閐f_view.shape[0]是不包列名行的,同時(shí)在插入Excel中的時(shí)候會(huì)默認(rèn)增加1行空行,所以就需要在留白行的基礎(chǔ)上再增加2行,即2 + 2 + 1 = 5。
因?yàn)閞ange()函數(shù)是默認(rèn)是從0開(kāi)始的,而Excel中的列是從1開(kāi)始的,所以column需要加1。
上面的代碼只是把df_province表的列名插入進(jìn)來(lái)了,接下來(lái)插入具體的值,方式與插入列名的方式一致,只不過(guò)需要在列名的下一行開(kāi)始插入,具體代碼如下:
#再把具體的值插入
for?i?in?range(df_province.shape[0]):
????for?j?in?range(df_province.shape[1]):
????????ws.cell(row?=?df_view.shape[0]?+?6?+?i,column?=?1?+?j).value?=?df_province.iloc[i,j]
接下來(lái)就該插入圖片了,插入圖片的方式與前面單獨(dú)的插入是一致的,具體代碼如下:
#插入圖片
img?=?Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\4.2?-?4.11?創(chuàng)建訂單量分日趨勢(shì).png')
ws.add_image(img,?'G1')
將所有的數(shù)據(jù)插入以后就該對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行格式設(shè)置了,因?yàn)椴煌淼慕Y(jié)構(gòu)不一樣,所以我們沒(méi)法直接批量針對(duì)所有的單元格進(jìn)行格式設(shè)置,只能分范圍分別進(jìn)行設(shè)置,而不同范圍的格式可能是一樣的,所以我們先預(yù)設(shè)一些格式變量,這樣后面用到的時(shí)候直接調(diào)取這些變量即可,減少代碼冗余,具體代碼如下:
#格式預(yù)設(shè)
#表頭字體設(shè)置
title_Font_style?=?Font(name?=?'微軟雅黑',size?=?12,bold?=?True,color?=?"FFFFFFFF")
#普通內(nèi)容字體設(shè)置
plain_Font_style?=?Font(name?=?'微軟雅黑',size?=?12)
Alignment_style?=?Alignment(horizontal?=?"center")
Border_style?=?Border(left?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
???????????????????right?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
???????????????????top?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
???????????????????bottom?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"))
PatternFill_style?=?PatternFill(fill_type?=?'solid',start_color='FFFF6100')
格式預(yù)設(shè)完之后就可以對(duì)各個(gè)范圍分別進(jìn)行格式設(shè)置了,具體代碼如下:
#對(duì)A1至F6范圍內(nèi)的單元格進(jìn)行設(shè)置
for?row?in?ws['A1':'F6']:
????for?c?in?row:
????????c.font?=?plain_Font_style
????????c.alignment?=?Alignment_style
????????c.border?=?Border_style
#對(duì)第1行和第2行的單元格進(jìn)行設(shè)置
for?row?in?ws[1:2]:
????for?c?in?row:
????????c.font?=?title_Font_style
????????c.fill?=?PatternFill_style
#對(duì)E列和F列的單元格進(jìn)行設(shè)置
for?col?in?ws["E":"F"]:
????for?r?in?col:
????????r.number_format?=?'0.00%'
#對(duì)A9至B19范圍內(nèi)的單元格進(jìn)行設(shè)置
for?row?in?ws['A9':'B19']:
????for?c?in?row:
????????c.font?=?plain_Font_style
????????c.alignment?=?Alignment_style
????????c.border?=?Border_style
#對(duì)A9至B9范圍內(nèi)的單元格進(jìn)行設(shè)置
for?row?in?ws['A9':'B9']:
????for?c?in?row:
????????c.font?=?title_Font_style
????????c.fill?=?PatternFill_style
#設(shè)置進(jìn)度條
rule?=?DataBarRule(start_type?=?'min',end_type?=?'max',
????????????????????color="FF638EC6",?showValue=True,?minLength=None,?maxLength=None)
ws.conditional_formatting.add('B10:B19',rule)
#調(diào)整列寬
ws.column_dimensions['A'].width?=?17
ws.column_dimensions['B'].width?=?13
ws.column_dimensions['E'].width?=?10
最后將上面所有代碼片段合并在一起,就是將不同的結(jié)果文件合并到同一個(gè)Sheet中的完整代碼,具體結(jié)果如下,可以看到不同結(jié)果文件合并在了一起,并且各自的格式設(shè)置完好。

將不同的結(jié)果合并到同一工作簿的不同Sheet中:
將不同的結(jié)果合并到同一工作簿的不同Sheet中比較好實(shí)現(xiàn),只需要新建幾個(gè)Sheet,然后針對(duì)不同的Sheet插入數(shù)據(jù)即可,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:
from?openpyxl?import?Workbook
from?openpyxl.utils.dataframe?import?dataframe_to_rows
wb?=?Workbook()
ws?=?wb.active
ws1?=?wb.create_sheet()
ws2?=?wb.create_sheet()
#更改sheet的名稱(chēng)
ws.title?=?"核心指標(biāo)"?
ws1.title?=?"各省份銷(xiāo)情況"?
ws2.title?=?"分日趨勢(shì)"?
for?r1?in?dataframe_to_rows(df_view,index?=?True,header?=?True):
????ws.append(r1)
for?r2?in?dataframe_to_rows(df_province,index?=?False,header?=?True):
????ws1.append(r2)
img?=?Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\4.2?-?4.11?創(chuàng)建訂單量分日趨勢(shì).png')
ws2.add_image(img,?'A1')
wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\多結(jié)果合并_多Sheet.xlsx')
運(yùn)行上面代碼,會(huì)得到如下結(jié)果,可以看到創(chuàng)建了3個(gè)Sheet,且不同的內(nèi)容保存到了不同Sheet中:

到這里我們的一份自動(dòng)化報(bào)表的代碼就完成了,以后每次需要用到這份報(bào)表的時(shí)候,把上面代碼執(zhí)行一遍,結(jié)果馬上就可以出來(lái),當(dāng)然了也可以設(shè)置定時(shí)執(zhí)行,到時(shí)間結(jié)果就自動(dòng)發(fā)送到你郵箱里面啦。
本篇內(nèi)容摘取自《對(duì)比Excel,輕松學(xué)習(xí)Python報(bào)表自動(dòng)化》書(shū)籍,感興趣的同學(xué)可以點(diǎn)擊下方鏈接進(jìn)行了解:
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