一个 Python 报表自动化实战案例

小咪咪 2023-10-08 14:31 23阅读 0赞

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本篇文章将带你了解报表自动化的流程，并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战，篇幅较长，建议先收藏，文章具体的目录为：

1.Excel的基本组成  
2.一份报表自动化的流程  
3.报表自动化实战

*  当日各项指标同环比情况
 *  当日各省份创建订单量情况
 *  最近一段时间创建订单量趋势

4.将不同的结果进行合并

*  将不同结果合并到同一个Sheet中
 *  将不同结果合并到同一个工作簿的不同Sheet中

### Excel的基本组成 ###

我们一般在最开始做报表的时候，基本都是从Excel开始的，都是利用Excel在做报表，所以我们先了解下Excel的基本组成。

下图是Excel的中各个部分的组成关系，我们工作中每天会处理很多Excel文件，一个Excel文件其实就是一个工作簿。你在每次新建一个Excel文件时，文件名都会默认是工作簿x，其中x就是你新建的文件个数。而一个工作簿里面又可以有多个Sheet，不同Sheet之间是一个独立的表。每一个Sheet里面又由若干个单元格组成。每一个单元格又有若干的元素或属性，我们一般针对Excel文件进行设置最多的其实就是针对单元格的元素进行设置。

![一个 Python 报表自动化实战案例][Python]

而针对单元格元素进行设置的主要内容其实就是如下图菜单栏中显示，比如字体、对齐方式、条件格式等内容。本书也是按照Excel菜单栏中的各个模块进行编写。

![一个 Python 报表自动化实战案例][Python 1]

### 一份自动化报表的流程 ###

下图是我整理的做一份自动化报表需要经历的流程，主要分为5个步骤：

![一个 Python 报表自动化实战案例][Python 2]

第一步是对要做的报表进行步骤拆解，这个步骤拆解和用不用工具或者是用什么工具没有直接关系，比如做报表的第一步一般都是收集数据，这个数据可能是线下人员记录在纸质笔记本上的，也可能是存储在Excel表里面的，还有可能是存储在数据库里面的。会因为数据源的类型或者是存储方式不同，对应的收集数据方式会不一样，但是收集数据这个步骤本身是不会变的，这个步骤的目的就是把数据收集过来。

第二步是去想第一步里面涉及到的每一个具体步骤对应的代码实现方式，一般都是去找对应每一步的代码，比如导入数据的代码是什么样的，再比如重复值删除的代码是什么样的。

第三步是将第二步中各个步骤对应的代码进行组合，组合成一个完整的代码。

第四步是对第三步完整代码得出来的报表结果进行验证，看结果是否正确。

第五步就是等待调用，看什么时候需要制作报表了，然后就将写好的代码执行一遍就行。

其实报表自动化本质上就是让机器代替人工做事情的过程，我们只需要把我们人工需要做的每一个步骤转化成机器可以理解的语言，也就是代码，然后让机器自动去执行，这其实就是实现了自动化。

### 报表自动化实战 ###

这一节给大家演示下在实际工作中如何结合Pandas和openpyxl来自动化生成报表。

假设我们现在有如下一份数据集：

![一个 Python 报表自动化实战案例][Python 3]

现在我们需要根据这份数据集来制作每天的日报情况，会主要包含三方面：

*  当日各项指标的同环比情况；
 *  当日各省份创建订单量情况；
 *  最近一段时间创建订单量趋势

接下来分别来实现这三部分。

### 当日各项指标的同环比情况： ###

我们先用Pandas对数据进行计算处理，得到各指标的同环比情况，具体实现代码如下：

#导入文件
    import pandas as pd
    df = pd.read_excel(r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\sale_data.xlsx')
    
    #构造同时获取不同指标的函数
    def get_data(date):   
        create_cnt = df[df['创建日期'] == date]['order_id'].count()
        pay_cnt = df[df['付款日期'] == date]['order_id'].count()
        receive_cnt = df[df['收货日期'] == date]['order_id'].count()
        return_cnt = df[df['退款日期'] == date]['order_id'].count()
        return create_cnt,pay_cnt,receive_cnt,return_cnt
        
    #假设当日是2021-04-11
    #获取不同时间段的各指标值
    df_view = pd.DataFrame([get_data('2021-04-11')
                         ,get_data('2021-04-10')
                         ,get_data('2021-04-04')]
                         ,columns = ['创建订单量','付款订单量','收货订单量','退款订单量']
                         ,index = ['当日','昨日','上周同期']).T
    
    df_view['环比'] = df_view['当日'] / df_view['昨日'] - 1
    df_view['同比'] = df_view['当日'] / df_view['上周同期'] - 1
    df_view

运行上面代码会得到如下结果：

![一个 Python 报表自动化实战案例][Python 4]

上面只是得到了各指标的同环比绝对数值，但是我们一般的日报在发出去之前都要做一些格式调整的，比如调整字体之类的。而格式调整就需要用到openpyxl库，我们需要将Pandas库中DataFrame格式的数据转化为适用openpyxl库的数据格式，具体实现代码如下：

from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
    
    #创建空工作簿
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    
    #将DataFrame格式数据转化为openpyxl格式
    for r in dataframe_to_rows(df_view,index = True,header = True):
        ws.append(r)
    
    wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\核心指标_原始.xlsx')

运行上面代码会得到如下结果，可以看到原始的数据文件看起来是很混乱的：

![一个 Python 报表自动化实战案例][Python 5]

接下来我们针对上面原始数据文件进行格式调整，具体调整代码如下：

from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
    from openpyxl.styles import colors
    from openpyxl.styles import Font
    from openpyxl.styles import PatternFill
    from openpyxl.styles import Border, Side
    from openpyxl.styles import Alignment
    
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    
    for r in dataframe_to_rows(df_view,index = True,header = True):
        ws.append(r)
        
    #第二行是空的，删除第二行
    ws.delete_rows(2)
    
    #给A1单元格进行赋值
    ws['A1'] = '指标'
    
    #插入一行作为标题行
    ws.insert_rows(1)
    ws['A1'] = '电商业务方向 2021/4/11 日报'
    
    #将标题行的单元格进行合并
    ws.merge_cells('A1:F1') #合并单元格
    
    #对第1行至第6行的单元格进行格式设置
    for row in ws[1:6]:
        for c in row:
            #字体设置
            c.font = Font(name = '微软雅黑',size = 12)
            #对齐方式设置
            c.alignment = Alignment(horizontal = "center")
            #边框线设置
            c.border = Border(left = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                       right = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                       top = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                       bottom = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"))
    
    #对标题行和表头行进行特殊设置
    for row in ws[1:2]:
        for c in row:
            c.font = Font(name = '微软雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF")
            c.fill = PatternFill(fill_type = 'solid',start_color='FFFF6100')
    
    #将环比和同比设置成百分比格式        
    for col in ws["E":"F"]:
        for r in col:
            r.number_format = '0.00%'
    
    #调整列宽
    ws.column_dimensions['A'].width = 13
    ws.column_dimensions['E'].width = 10
    
    #保存调整后的文件        
    wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\核心指标.xlsx')

运行上面代码会得到如下结果：  
![一个 Python 报表自动化实战案例][Python 6]

可以看到各项均已设置成功。

当日各省份创建订单量情况：  
我们同样先利用Pandas库处理得到当日各省份创建订单量情况，具体实现代码如下：

df_province = pd.DataFrame(df[df['创建日期'] == '2021-04-11'].groupby('省份')['order_id'].count())
    df_province = df_province.reset_index()
    df_province = df_province.sort_values(by = 'order_id',ascending = False)
    df_province = df_province.rename(columns = {'order_id':'创建订单量'})
    df_province

运行上面代码会得到如下结果：

![一个 Python 报表自动化实战案例][Python 7]

在得到各省份当日创建订单量的绝对数值之后，同样对其进行格式设置，具体设置代码如下：

from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
    from openpyxl.styles import colors
    from openpyxl.styles import Font
    from openpyxl.styles import PatternFill
    from openpyxl.styles import Border, Side
    from openpyxl.styles import Alignment
    from openpyxl.formatting.rule import DataBarRule
    
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    
    for r in dataframe_to_rows(df_province,index = False,header = True):
        ws.append(r)
    
    #对第1行至第11行的单元格进行设置
    for row in ws[1:11]:
        for c in row:
            #字体设置
            c.font = Font(name = '微软雅黑',size = 12)
            #对齐方式设置
            c.alignment = Alignment(horizontal = "center")
            #边框线设置
            c.border = Border(left = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                       right = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                       top = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                       bottom = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"))
    
    #设置进度条条件格式
    rule = DataBarRule(start_type = 'min',end_type = 'max',
                        color="FF638EC6", showValue=True, minLength=None, maxLength=None)
    ws.conditional_formatting.add('B1:B11',rule)
    
    #对第1行标题行进行设置
    for c in ws[1]:
        c.font = Font(name = '微软雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF")
        c.fill = PatternFill(fill_type = 'solid',start_color='FFFF6100')
            
    #调整列宽
    ws.column_dimensions['A'].width = 17
    ws.column_dimensions['B'].width = 13
    
    #保存调整后的文件     
    wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\各省份销量情况.xlsx')

运行上面代码会得到如下结果：

![一个 Python 报表自动化实战案例][Python 8]

### 最近一段时间创建订单量趋势： ###

一般用折线图的形式反映某个指标的趋势情况，我们前面也讲过，在实际工作中我们一般用matplotlib或者其他可视化的库进行图表绘制，并将其进行保存，然后再利用openpyxl库将图表插入到Excel中。

先利用matplotlib库进行绘图，具体实现代码如下：

%matplotlib inline
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.rcParams["font.sans-serif"]='SimHei'#解决中文乱码
    
    #设置图表大小
    plt.figure(figsize = (10,6))
    df.groupby('创建日期')['order_id'].count().plot()
    plt.title('4.2 - 4.11 创建订单量分日趋势')
    plt.xlabel('日期')
    plt.ylabel('订单量')
    
    #将图表保存到本地
    plt.savefig(r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\4.2 - 4.11 创建订单量分日趋势.png')

将保存到本地的图表插入到Excel中，具体实现代码如下：

from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.drawing.image import Image
    
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    
    img = Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\4.2 - 4.11 创建订单量分日趋势.png')
    
    ws.add_image(img, 'A1')
    
    wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\4.2 - 4.11 创建订单量分日趋势.xlsx')

运行上面代码会得到如下结果，可以看到图表已经被成功插入到Excel中：

![一个 Python 报表自动化实战案例][Python 9]

### 将不同的结果进行合并 ###

上面我们是把每一部分都单独拆开来实现，最后存储在了不同的Excel文件中。当然了，有的时候放在不同文件中会比较麻烦，我们就需要把这些结果合并在同一个Excel的相同Sheet或者不同Sheet中。

### 将不同的结果合并到同一个Sheet中： ###

将不同的结果合并到同一个Sheet中的难点在于不同表结果的结构不一样，而且需要在不同结果之间进行留白。

首先插入核心指标表df\_review，插入方式与单独的插入是一样的，具体代码如下：

for r in dataframe_to_rows(df_view,index = True,header = True):
        ws.append(r)

接下来就该插入各省份情况表df\_province，因为append默认是从第一行开始插入的，而我们前面几行已经有df\_view表的数据了，所以就不能用appen的方式进行插入，而只能通过遍历每一个单元格的方式进行插入。

那我们怎么知道要遍历哪些单元格呢？核心需要知道遍历开始的行列和遍历结束的行列。

遍历开始的行 = df_view表占据的行 + 留白的行(一般表与表之间留2行) + 1
    遍历结束的行 = 遍历开始的行 + df_province表占据的行
    
    遍历开始的列 = 1
    遍历结束的列 = df_province表占据的列

而又因为DataFrame中获取列名的方式和获取具体值的方式不太一样，所以我们需要分别插入，先插入列名，具体代码如下：

for j in range(df_province.shape[1]):
        ws.cell(row = df_view.shape[0] + 5,column = 1 + j).value = df_province.columns[r]

df\_province.shape\[1\]是获取df\_province表有多少列，df\_view.shape\[0\]是获取df\_view表有多少行。

前面说过，遍历开始的行是表占据的行加上留白的行再加1，一般留白的行是2，可是这里面为啥是df\_view.shape\[0\] + 5呢？这是因为df\_view.shape\[0\]是不包列名行的，同时在插入Excel中的时候会默认增加1行空行，所以就需要在留白行的基础上再增加2行，即2 + 2 + 1 = 5。

因为range()函数是默认是从0开始的，而Excel中的列是从1开始的，所以column需要加1。

上面的代码只是把df\_province表的列名插入进来了，接下来插入具体的值，方式与插入列名的方式一致，只不过需要在列名的下一行开始插入，具体代码如下：

#再把具体的值插入
    for i in range(df_province.shape[0]):
        for j in range(df_province.shape[1]):
            ws.cell(row = df_view.shape[0] + 6 + i,column = 1 + j).value = df_province.iloc[i,j]

接下来就该插入图片了，插入图片的方式与前面单独的插入是一致的，具体代码如下：

#插入图片
    img = Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\4.2 - 4.11 创建订单量分日趋势.png')
    ws.add_image(img, 'G1')

将所有的数据插入以后就该对这些数据进行格式设置了，因为不同表的结构不一样，所以我们没法直接批量针对所有的单元格进行格式设置，只能分范围分别进行设置，而不同范围的格式可能是一样的，所以我们先预设一些格式变量，这样后面用到的时候直接调取这些变量即可，减少代码冗余，具体代码如下：

#格式预设
    
    #表头字体设置
    title_Font_style = Font(name = '微软雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF")
    #普通内容字体设置
    plain_Font_style = Font(name = '微软雅黑',size = 12)
    Alignment_style = Alignment(horizontal = "center")
    Border_style = Border(left = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                       right = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                       top = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                       bottom = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"))
    PatternFill_style = PatternFill(fill_type = 'solid',start_color='FFFF6100')

格式预设完之后就可以对各个范围分别进行格式设置了，具体代码如下：

#对A1至F6范围内的单元格进行设置
    for row in ws['A1':'F6']:
        for c in row:
            c.font = plain_Font_style
            c.alignment = Alignment_style
            c.border = Border_style
    
    #对第1行和第2行的单元格进行设置
    for row in ws[1:2]:
        for c in row:
            c.font = title_Font_style
            c.fill = PatternFill_style
    
    #对E列和F列的单元格进行设置
    for col in ws["E":"F"]:
        for r in col:
            r.number_format = '0.00%'
    
    #对A9至B19范围内的单元格进行设置
    for row in ws['A9':'B19']:
        for c in row:
            c.font = plain_Font_style
            c.alignment = Alignment_style
            c.border = Border_style
    
    #对A9至B9范围内的单元格进行设置
    for row in ws['A9':'B9']:
        for c in row:
            c.font = title_Font_style
            c.fill = PatternFill_style
            
    #设置进度条
    rule = DataBarRule(start_type = 'min',end_type = 'max',
                        color="FF638EC6", showValue=True, minLength=None, maxLength=None)
    ws.conditional_formatting.add('B10:B19',rule)
    
    #调整列宽
    ws.column_dimensions['A'].width = 17
    ws.column_dimensions['B'].width = 13
    ws.column_dimensions['E'].width = 10

最后将上面所有代码片段合并在一起，就是将不同的结果文件合并到同一个Sheet中的完整代码，具体结果如下，可以看到不同结果文件合并在了一起，并且各自的格式设置完好。

![一个 Python 报表自动化实战案例][Python 10]

### 将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中： ###

将不同的结果合并到同一工作簿的不同Sheet中比较好实现，只需要新建几个Sheet，然后针对不同的Sheet插入数据即可，具体实现代码如下：

from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
    
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    
    ws1 = wb.create_sheet()
    ws2 = wb.create_sheet()
    
    #更改sheet的名称
    ws.title = "核心指标" 
    ws1.title = "各省份销情况" 
    ws2.title = "分日趋势" 
    
    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)
    
    img = Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\4.2 - 4.11 创建订单量分日趋势.png')
    
    ws2.add_image(img, 'A1')
    
    wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python报表自动化\多结果合并_多Sheet.xlsx')

运行上面代码，会得到如下结果，可以看到创建了3个Sheet，且不同的内容保存到了不同Sheet中：

![一个 Python 报表自动化实战案例][Python 11]

到这里我们的一份自动化报表的代码就完成了，以后每次需要用到这份报表的时候，把上面代码执行一遍，结果马上就可以出来，当然了也可以设置定时执行，到时间结果就自动发送到你邮箱里面啦。

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[5fb87c883155482198a70b4dca710d26.gif_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/5fb87c883155482198a70b4dca710d26.gif#pic_center
[Python]: https://img-blog.csdnimg.cn/0823f86be00148999971dcf127265f79.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6L2v5Lu25rWL6K-V5ZCb,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[Python 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/e0f66bcd027942ba93ef88948aa80684.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6L2v5Lu25rWL6K-V5ZCb,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[Python 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/1e206232003c4969be715a124d677ec9.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6L2v5Lu25rWL6K-V5ZCb,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[Python 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/36c477a486af4ff5ab068558c61d64c4.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6L2v5Lu25rWL6K-V5ZCb,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[Python 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/a753f19c4aba4b6699329b893c35f212.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6L2v5Lu25rWL6K-V5ZCb,size_18,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[Python 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/e3f4578c4bee46d9803e68d6138d4198.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6L2v5Lu25rWL6K-V5ZCb,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[Python 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/779097e8d3ca498aadb9f707b25b3fb3.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6L2v5Lu25rWL6K-V5ZCb,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[Python 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/c28f4f705f9e47728be91325f7b8b290.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6L2v5Lu25rWL6K-V5ZCb,size_10,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[Python 8]: https://img-blog.csdnimg.cn/cbec74e44ba340138d970dc214aa5278.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6L2v5Lu25rWL6K-V5ZCb,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[Python 9]: https://img-blog.csdnimg.cn/11833cedfe9248d9872d9bd6d8098217.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6L2v5Lu25rWL6K-V5ZCb,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[Python 10]: https://img-blog.csdnimg.cn/c6e29c4f3461452c90e574fdb0104710.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6L2v5Lu25rWL6K-V5ZCb,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
[Python 11]: https://img-blog.csdnimg.cn/1c2d622b48694fc29452e364a51543b7.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6L2v5Lu25rWL6K-V5ZCb,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16
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[Link 1]: https://blog.csdn.net/m0_56736369/article/details/117909132
[5000]: https://blog.csdn.net/m0_56736369/article/details/117915399
[Link 2]: https://blog.csdn.net/weixin_50829653/article/details/117422433
[Link 3]: https://blog.csdn.net/weixin_50271247/article/details/108421434
[Link 4]: https://blog.csdn.net/weixin_50829653/article/details/117856900
[Link 5]: https://blog.csdn.net/m0_56736369/article/details/117923266