|从Excel中解救你！如何用Python实现报表自动化
【|从Excel中解救你！如何用Python实现报表自动化】全文共2391字 ， 预计学习时长14分钟
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图源：morioh
工作中 ， 无穷无尽的表格有时会令人抓狂 。 Excel无处不在 ， 即便有着像Python这样的强大工具任你使用 ， 你也难以从中逃脱 。
也许你的老板和同事仍然需要这种简单的方法来访问重要数据 。 但没关系！那并不意味着你不能通过使用Python来简化Excel工作 。
全程无需使用Excel ， 逃离报表魔爪！
用Python将Excel报表自动化
你还在天天做Excel报表吗？而且还是为不同的客户做着四五次同样的报表吗？不如让Python代劳吧！
通过使用笔者在数据透视表教程中的数据（https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-guide-to-pandas-pivot-tables-e0641d0c6c70） ， 概览一下我们将要自动化到底是什么 。
数据格式将使你期望从公司数据库中获得的内容与客户销售数据相匹配 ， 与你期望从公司数据库中获得的数据相匹配 。 它按区域细分这些数据 ， 并且创建两个带有格式和图表的汇总表 。 无需使用Excel！
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最终的数据流—一个工作簿转化为四个格式化报告 | 图源：Nik Piepenbreier
加载库
使用Pandas和Openpyxl 。 笔者的“用Python自动化这三项（无聊！！！）Excel任务”（ https://towardsdatascience.com/automate-these-3-boring-excel-tasks-with-python-666b4ded101b）一文中涵盖了许多关于Openpyxl的内容 ， 对其如何运行提供了详细介绍 。
#Section 1 - Loading our Libraries import pandas as pd fromopenpyxl import load_workbook from openpyxl.styles importFont from openpyxl.chart importBarChart, Reference
你使用如下两个Librariy:
1. Pandas负责转化数据 ， 并创建初始Excel文件
2. Openpyxl将工作薄格式化 ， 并插入图表
加载数据
加载数据 ， 并概览正在处理的内容 。 正如笔者所提到的 ， 这些数据与读者从公司数据库系统获得的数据相似 。
#Section 2 - Loading our Data df = pd.read_excel('https://github.com/datagy/pivot_table_pandas/raw/master/sample_pivot.xlsx', parse_dates=['Date']) print(df.head()) #Date RegionTypeUnits Sales #0 2020-07-11East Children's Clothing18.0306 #1 2020-09-23North Children's Clothing14.0448 #2 2020-04-02SouthWomen's Clothing17.0425 #3 2020-02-28East Children's Clothing26.0832 #4 2020-03-19WestWomen's Clothing3.033
在这里 ， 使用Pandas读取Excel文件 ， 并读取Date/日期列的日期 。
创建数据透视表
接着我们要创建最终报告中所需要的汇总表 。 这里将创建一个数据透视表以作为例子 ， 其中仅使用东部地区进行代码的实验 。
#Section 3 - Testing Pivot Tables 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()) #Quarterly Sales Pivot Table: #Type Children's ClothingMen'sClothingWomen's Clothing #Date #1122741329316729 #254961781722384 #314463962215065 #4136161095316051
创建第一个Excel文件
有了数据透视表后 ， 将其导入到一个Excel文件中 ， 我们将用pandas来导入：
#Section 04 - Creating and Excel Workbook file_path=#Path to where you want your file saved quarterly_sales.to_excel(file_path, sheet_name ='Quarterly Sales', startrow=3)
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