怎么利用python自动生成数据日报

89542767 发布于2022-10-14 10:38 / 209人阅读

　　小编写这篇文章的主要目的，是给大家介绍一下自动化办公，能够大大的其提高办公的效率。那么，怎么样才能够生成日报呢？下面给大家详细的解答下。

　　下面我们通过一个补写销售日报的案例，展示一下Python自动化办公的优势。本文简化了案例的流程。

　　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。

　　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

　　自媒体培训

　　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

　　import pandas as pd
　　df=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(lambda x: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=10
　　df.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。

　　自此，小编就给大家介绍完了，希望可以给大家带来更多的帮助。

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