用Python自動(dòng)生成數(shù)據(jù)日?qǐng)?bào)！
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日?qǐng)?bào)，是大部分打工人繞不過的難題。
下面我們通過一個(gè)補(bǔ)寫銷售日?qǐng)?bào)的案例，展示一下Python自動(dòng)化辦公的優(yōu)勢(shì)。本文簡(jiǎn)化了案例的流程，在文末附有完整代碼。
需求詳解
朋友的需求是這樣的，他們平時(shí)的銷售數(shù)據(jù)是記錄在Excel上，匯總后會(huì)按照部門進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。但是今年年初時(shí)，領(lǐng)導(dǎo)突然要求寫日?qǐng)?bào)，大家寫了一個(gè)月發(fā)現(xiàn)并不檢查就沒繼續(xù)寫下去。
現(xiàn)在突然被要求明天交本月之前的所有日?qǐng)?bào)，這相當(dāng)于要補(bǔ)2-5月將近120天的日?qǐng)?bào)，如果靠雙手復(fù)制粘貼，那估計(jì)要吐血了。朋友將其寫日?qǐng)?bào)的相關(guān)文件都發(fā)了過來，發(fā)現(xiàn)最終日?qǐng)?bào)效果如下所示。
所以需求也就是比較簡(jiǎn)單了，只需要從Excel表格中讀取每日的數(shù)據(jù)，使用Python將其處理后，再依次寫入Word文檔中，即可實(shí)現(xiàn)批量生成日?qǐng)?bào)。
數(shù)據(jù)處理
在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理之前，要先了解最終需要哪些數(shù)據(jù)。如下圖所示，在目標(biāo)日?qǐng)?bào)Word中主要分為兩類：紅色標(biāo)記的數(shù)值主要是由當(dāng)日的數(shù)據(jù)、或者由它們計(jì)算后得到的數(shù)據(jù)構(gòu)成；綠色標(biāo)記的表格則更簡(jiǎn)單了，就是近七日的數(shù)據(jù)（銷售數(shù)量、銷售金額、銷售目標(biāo)、完成度）。
首先我們導(dǎo)入Pandas模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)處理
import pandas as pd
df = pd.read_excel("日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù).xlsx")
df
輸出結(jié)果
導(dǎo)入數(shù)據(jù)后，接著就可以按照我們的需求，來進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算了。數(shù)據(jù)運(yùn)算主要分為兩種，一種是利用加 +、減 -、乘 *、除 / 進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，另一種是利用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算。
在交互式環(huán)境中輸入如下命令：
df["日期"] = df["日期"].apply(lambda x:x.strftime("%Y-%m-%d"))
df["當(dāng)日完成度"] = (df["銷售金額"]/df["銷售目標(biāo)"]*100).round(1)
df["累計(jì)銷售金額"] = df["銷售金額"].cumsum()
df["當(dāng)年完成度"] = (df["累計(jì)銷售金額"]/2200000*100).round(1)
df["累計(jì)銷售金額"] = (df["累計(jì)銷售金額"]/10000).round(2)
df
輸出結(jié)果：
可以看到，最終結(jié)果截圖中紅色標(biāo)記的數(shù)據(jù)內(nèi)容已經(jīng)全部被計(jì)算出來。而綠色標(biāo)記的表格則更加簡(jiǎn)單了，使用Pandas模塊中的數(shù)據(jù)選取即可
在交互式環(huán)境中輸入如下命令：
num = 10
df.iloc[num-7:num, :5]
輸出結(jié)果：
通過這種方法就可以輕松得到某一日期的過去7日內(nèi)的日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù)合集。
自動(dòng)生成日?qǐng)?bào)
使用Python自動(dòng)化操作Word通常會(huì)使用python-docx模塊，而批量生成Word文檔一般有兩種方法：使用add_ paragraph()、add_table()等方法給Word文檔添加各種內(nèi)容。另一種就是我們這次要用的，即按照位置替換原Word文檔中的文字和表格數(shù)據(jù)等。
在交互式環(huán)境中輸入如下命令：
for index, rows in df.iterrows():
if index > 30:
doc.paragraphs[0].runs[1].text = rows[0]
doc.paragraphs[4].runs[4].text = rows[0]
doc.paragraphs[4].runs[6].text = str(rows[1])
doc.paragraphs[4].runs[8].text = str(rows[2])
doc.paragraphs[5].runs[1].text = str(rows[3])
doc.paragraphs[5].runs[3].text = str(rows[4])
doc.paragraphs[9].runs[2].text = str(rows[5])
doc.paragraphs[9].runs[7].text = str(rows[6])
table = doc.tables[0]
data_table = df.iloc[index-6:index+1,:5]
for i in range(7):
for j in range(5):
table.cell(i+1,j).text = str(df.iloc[i,j])
doc.save(f"銷售日?qǐng)?bào)-{rows[0]}.docx")
執(zhí)行代碼，輸出結(jié)果：
如上圖所示，120份有記錄的銷售日?qǐng)?bào)就寫好啦，Python自動(dòng)化辦公就是怎么神奇。
完整代碼獲取方式：
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1TPn53r4wd_k_VgqOewlO_A?pwd=kxpy
提取碼：kxpy
因?yàn)檎Z法簡(jiǎn)單、容易上手，Python 被稱為“最適合初學(xué)者學(xué)習(xí)”的編程語言。而對(duì)于工作中各種重復(fù)性的電腦工作，都可以考慮用Python來轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)化程序。
如果你是一個(gè)Python初學(xué)者，會(huì)發(fā)現(xiàn)本文的邏輯非常簡(jiǎn)單，甚至大家還可以對(duì)此進(jìn)行改進(jìn)。比如python-docx模塊在讀取Word文檔有優(yōu)勢(shì)，但是向模板中寫入文本時(shí)，可以考慮使用docxtpl模塊（學(xué)一點(diǎn)Jinja2語法）。
