Python报表自动化

本文介绍了如何使用Python替代Excel进行报表自动化,通过案例展示了从数据加载、日期筛选、数据表拆分、数据追加合并到数据透视的全过程,优化了报表制作的时间和准确性。在Python中,利用pandas库处理数据,包括数据清洗、重命名列索引、数据透视等,简化了原本需要Excel多步操作的复杂流程。

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Python 报表自动化/袁佳林

这篇文章是『读者分享系列』第二篇,这一篇来自袁佳林同学,这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目,现在他把整体的思路以及实现代码分享出来,希望对你有帮助。

你还可以看『读者分享系列』的第一篇:Python中的这几种报错你遇到过吗?

1.案例场景

作为企业的数据统计岗,每天都需要做很多报表,日报、周报、季报、月报。如果我们能利用Python的数据分析功能把这些常规的流程标准化的报表自动化,那么我们将能有更多的时间集中于数据背后的业务发展及逻辑的分析上,这样才能被称为是企业的数据分析师,而不是简单的数据搬运工。下面我们通过一个简单的案例来看看Python报表自动化的建模过程。某银行贷款业务部门数据分析员每天需要根据系统生成的个人贷款客户信息表统计管辖区域内各经营单位的不同贷款产品今年的投放情况。源数据表格式及字段如下图所示;

需要统计的数据报表如下图所示:

2.Excel制作过程

结合以上两张图,我们知道利用Excel的数据透视表功能就制作该报表:选中数据表中任意一个单元格,点击插入数据透视表,然后按以下步骤执行:

  • 将合同生效日字段放在页区域(筛选今年)

  • 将用途字段放在列区域。

  • 将单位字段放在透视表的行区域。

当处理到单位字段时我们会发现,表中每一笔贷款都有三家网点进行业绩分成。我们需要将分成比例也考虑进去。所以透视表中的行区域及值区域不能简单的放入单位1和贷款金额。此时大部分人都会想到先在数据源表格中添加三列按分成比例分成以后的贷款金额。

三个数值的计算方法分别为:

分成贷款金额1=贷款金额*分成比例1

分成贷款金额2=贷款金额*分成比例2

分成贷款金额3=贷款金额*分成比例3

然后将单位1及分成贷款金额1拖放到透视表的行区域及值区域。求出每个网点在分成金额1上的贷款投放,用同样的方法将各网点在分成贷款金额2及3的和。于是就会得到结构如下的三个数据透视表:

最后一步就是运用VlOOKUP将同一家网点的同种贷款金额整合相加到日报相对应的单元格里,实现最后的报表输出。

以上流程每天都需要进行重复:插入列、编写公式、做数据透视表、VLOOKUP,相信就算是熟悉Excel的人也需要华20到25分钟,而在操作过程中很容易因为疏忽而造成错误。如此循环往复,效率低下并且出错率高。而从操作上来讲,整个流程都是标准化的,因此我们可以考虑使用Python进行自动化设计。

3.Python优化报表制作过程

通过以上分析,我们知道问题的难点在于处理分成比例。存在多个分成比例产生了很多重复性的工作。由于每笔贷款的三个分成比例都是对同一个贷款金额进行分成,我们可以将贷款金额分别与分成单位1、2、3及

### 如何用Python实现报表自动化 Python作为一种强大的编程语言,提供了丰富的库和工具,使得实现报表自动化变得简单且高效。以下是关于如何使用Python实现报表自动化的详细说明。 #### 环境设置 在开始之前,需要确保已安装必要的库。可以通过以下命令安装所需的库: ```bash pip install pandas openpyxl matplotlib apscheduler xlwt ``` 这些库分别用于数据处理、Excel文件操作、绘图以及任务调度[^2]。 #### 数据收集与准备 利用Pandas库可以方便地读取和处理数据。例如,从CSV文件中读取数据并进行初步处理: ```python import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 数据清洗与处理 data_cleaned = data.dropna() # 删除空值 data_grouped = data_cleaned.groupby('category').sum() # 按类别汇总 ``` #### 报表生成 生成报表时,可以将数据写入Excel文件的不同Sheet中。以下是一个示例代码,展示如何将多个结果合并到同一工作簿的不同Sheet中: ```python from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 创建工作簿 wb = Workbook() ws = wb.active ws1 = wb.create_sheet() ws2 = wb.create_sheet() # 更改Sheet名称 ws.title = "核心指标" ws1.title = "各省份销情况" ws2.title = "分日趋势" # 写入数据到Sheet for r1 in dataframe_to_rows(df_view, index=True, header=True): ws.append(r1) for r2 in dataframe_to_rows(df_province, index=False, header=True): ws1.append(r2) # 插入图片到Sheet from openpyxl.drawing.image import Image img = Image('trend.png') ws2.add_image(img, 'A1') # 保存文件 wb.save('report.xlsx') ``` 此代码展示了如何创建多个Sheet,并将不同数据集写入其中,同时还可以插入图片以增强报表的可视化效果[^4]。 #### 自动化流程 为了实现定期自动化,可以使用APScheduler库来安排任务。以下是一个简单的定时任务示例: ```python from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler def generate_report(): # 调用报表生成逻辑 pass scheduler = BlockingScheduler() scheduler.add_job(generate_report, 'interval', hours=24) scheduler.start() ``` 此代码会每天运行一次`generate_report`函数,从而实现报表的自动生成。 #### 使用Xlwt生成简单报表 如果只需要生成简单的Excel报表,可以使用Xlwt库。以下是一个示例代码,展示如何创建一个包含得分统计的表格: ```python import xlwt f = xlwt.Workbook() sheet1 = f.add_sheet(u'得分统计', cell_overwrite_ok=True) mdict = {"monkey": {"writing": 80, "reading": 60, "speaking": 70, "listening": 60}, "grape": {"writing": 100, "reading": 80, "speaking": 70, "listening": 60}} sheet1.write(0, 0, u'得分统计') sheet1.write(1, 0, u'书法得分') sheet1.write(2, 0, u'阅读得分') sheet1.write(3, 0, u'演讲得分') sheet1.write(4, 0, u'听力得分') temp = ['writing', 'reading', 'speaking', 'listening'] for pos, name in enumerate(mdict): sheet1.write(0, pos + 1, name) for p, v in enumerate(temp): sheet1.write(p + 1, pos + 1, mdict[name][v]) f.save('得分统计.xls') ``` 此代码展示了如何使用Xlwt库创建一个简单的Excel表格,适用于小型项目或快速原型开发[^5]。 ### 注意事项 在实际应用中,应根据具体需求选择合适的库和方法。对于复杂报表,建议优先使用Pandas和Openpyxl;而对于简单报表,Xlwt可能更为合适[^3]。
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