利用Python实现自动生成数据日报

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  • 前言
  • 需求详解
  • 数据处理

前言

人生苦短，快学Python！

日报，是大部分打工人绕不过的难题。

对于管理者来说，日报是事前管理的最好抓手，可以了解团队的氛围和状态。可对于员工来说，那就有的聊了。对于重复性的工作，我非常推荐大家使用Python将其变成模块化、自动化，帮助我们实现高效办公。

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。

Excel日报数据

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

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。

到此这篇关于利用Python实现自动生成数据日报的文章就介绍到这了,更多相关Python数据日报内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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