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Python 实现自动化 Excel 报表

时间：2022-12-02 09:19:17

Py 实现自动化Excel报表

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好几个月没有写笔记了, 并非没有积累, 而是有点懒了. 想想还是要续上, 作为工作成长的一部分哦.

最近有做一些报表, 但一直找不到一个合适的报表工具, 又实在不想写前端, 后端... 思来想去, 感觉 Excel 就一定程度上能做可视化的, 除了不能动态交互外, 其他都挺好. 今天分享的就是一个关于如何用 Py 来自动化Excel 报表, 解放双手, 提高工作效率哦.

总体解决方案

输出报表

当然是测试用的假数据啦.

自动化Py脚本

基本思路: 1. 准备模板数据需要的 SQL 2. 用 Pandas 连接数据库并执行 SQL, 返回 DataFrame 3. 用 Xlwings 直接打开 Excel, 并将这些 DataFrame 填充到写死的单元格4. 保存并退出

具体代码如下哦:

import pandas as pd import xlwings as xwimport pymssql# 各品类月同期 def get_last_year_sale(start_date, end_date):"""各品类同期销量, 对比"""sql_01 = f"""SELECT 品类, SUM(数量) AS QTYFROM XXXWHERE 是否电商 = 1 AND 销售时间 BETWEEN DATEADD(YEAR, -2, '{start_date}') AND DATEADD(YEAR, -2, '{end_date}')GROUP BY 品类"""df = pd.read_sql(sql_01, con=con)df_xtc = df[df['品类'] == 'A品类'][['品类', 'QTY']]df_bbk = df[df['品类'] == 'B品类'][['品类', 'QTY']]return df_xtc, df_bbk def get_anget_sale(start_date, end_date):"""返回各品类, 各区域的时间段销量"""sql = f"""SELECT 品类, AGENT, SUM(数量) AS QTY, ROW_NUMBER()OVER(PARTITION BY 品类 ORDER BY SUM(数量) DESC) MY_RANKFROM XXXWHERE 是否电商 = 1 AND 销售时间 BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'GROUP BY AGENT, 品类"""df = pd.read_sql(sql, con=con)df_xtc = df[df['品类'] == 'A品类'][['AGENT', 'QTY']]df_bbk = df[df['品类'] == 'B品类'][['AGENT', 'QTY']]df_pad = df[df['品类'] == 'C品类'][['AGENT', 'QTY']]return df_xtc, df_bbk, df_pad def get_machine_sale(start_date, end_date):"""返回各品类, 各区域的时间段销量"""sql = f"""SELECT 品类, 机型, SUM(数量) AS QTY, ROW_NUMBER()OVER(PARTITION BY 品类 ORDER BY SUM(数量) DESC) MY_RANKFROM V_REALSALEWHERE 是否电商 = 1 AND 销售时间 BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'GROUP BY 机型, 品类"""df = pd.read_sql(sql, con=con)df_xtc = df[df['品类'] == 'A品类'][['机型', 'QTY']]df_bbk = df[df['品类'] == 'B品类'][['机型', 'QTY']]return df_xtc, df_bbk # main con = pymssql.connect('xxxxx', 'sxxx', 'xxxxxx', 'xxxxx')# 基础配置: 根据用户输入当前日期, 输出当月, 当季度第一天 print("欢迎哦, 此小程序专门为XX看板做数据自动更新呢~")print()today = input("请输入截止日期(昨天), 形如: /5/20 按回车结束: ")if len(today.split('/')) != 3:raise "日期格式输入错误!!, 请按照形如 '/5/20'的格式重新输入"else:m_cur = today.split('/')[1]m_first_day = '/' + m_cur + '/1'# 季度第一天 if m_cur in ('1', '01', '2', '02', '3', '03'):q_time_start = '/1/1'elif m_cur in ('4', '04', '5', '05', '6', '06'):q_time_start = '/4/1'elif m_cur in ('7', '07', '8', '08', '9', '09'):q_time_start = '/7/1'else:q_time_start = '/10/1'print()print("正在开始更新....")print("提示, 接下看到闪退, 是正常现象, 就程序模拟人去打开文件, 填充数据, 不要紧张哦~~~")# 去年月, 季度同期 df_mm_xtc, df_mm_bbk = get_last_year_sale(m_first_day, today)df_qq_xtc, df_qq_bbk = get_last_year_sale(q_time_start, today)# 当月各地区累积销量df_m_xtc, df_m_bbk, df_m_pad = get_anget_sale(m_first_day, today)# 各地区当季度销量 df_q_xtc, df_q_bbk, df_q_pad = get_anget_sale(q_time_start, today)# 各机型当季度销量 df_q_type_xtc, df_q_type_bbk = get_machine_sale(q_time_start, today) # 过滤掉销量为0的型号 df_q_type_xtc = df_q_type_xtc[df_q_type_xtc.QTY > 0]df_q_type_xtc.replace('Z6áÛ·å°æ', 'Z6巅峰版', inplace=True)df_q_type_bbk = df_q_type_bbk[df_q_type_bbk.QTY > 0]# 打开excel 模板等待数据填充 app = xw.App(visible=True, add_book=False)app.display_alerts = False # 关闭一些提示信息，可以加快运行速度。默认为 True。app.screen_updating = Truewb = app.books.open("XXX_全品类_看板.xlsx")data_sht = wb.sheets['数据']# 当月同期销量data_sht.range('B9').value = df_mm_xtc.valuesdata_sht.range('G9').value = df_mm_bbk.values# 当季度同比data_sht.range('B10').value = df_qq_xtc.valuesdata_sht.range('G10').value = df_qq_bbk.values# 填充各品类当月销量, 注意单元格是写死的哦data_sht.range('I72').value = df_m_xtc.valuesdata_sht.range('T72').value = df_m_bbk.valuesdata_sht.range('AE72').value = df_m_pad.values# 填充当季度销量, 同理是写死的data_sht.range('A54').value = df_q_xtc.valuesdata_sht.range('F54').value = df_q_bbk.valuesdata_sht.range('K54').value = df_q_pad.values# 填充当季度各型号, 同理是写死的data_sht.range('A21').value = df_q_type_xtc.valuesdata_sht.range('F21').value = df_q_type_bbk.valueswb.save()app.quit()print()print("~~更新结束了哦~~")print()input("请按任意键退出~~")print()print('BYE~~ 人生若只如初见呢~~')