Python 實現自動化 Excel 報表

致於資料科學家的小陳發表於2021-03-31
PythonExcel

Py 實現自動化Excel報表

好幾個月沒有寫筆記了, 並非沒有積累, 而是有點懶了. 想想還是要續上, 作為工作成長的一部分哦.

最近有做一些報表, 但一直找不到一個合適的報表工具, 又實在不想寫前端, 後端... 思來想去, 感覺 Excel 就一定程度上能做視覺化的, 除了不能動態互動外, 其他都挺好. 今天分享的就是一個關於如何用 Py 來自動化Excel 報表, 解放雙手, 提高工作效率哦.

總體解決方案

輸出報表

當然是測試用的假資料啦.

自動化Py指令碼

基本思路: 
1. 準備模板資料需要的 SQL 
2. 用 Pandas 連線 資料庫 並執行 SQL, 返回 DataFrame 
3. 用 Xlwings 直接開啟 Excel, 並將這些 DataFrame 填充到 寫死的 單元格
4. 儲存並退出

具體程式碼如下哦:

import pandas as pd 
import xlwings as xw
import pymssql


# 各品類月同期 
def get_last_year_sale(start_date, end_date):
    """各品類同期銷量, 對比19年"""
    sql_01 = f"""
    SELECT 
      品類
      , SUM(數量) AS QTY
    FROM XXX
    WHERE 是否電商 = 1 
      AND 銷售時間 BETWEEN DATEADD(YEAR, -2, '{start_date}') AND DATEADD(YEAR, -2, '{end_date}')     
    GROUP BY 品類
    """
    df = pd.read_sql(sql_01, con=con)
    df_xtc = df[df['品類'] == 'A品類'][['品類', 'QTY']]
    df_bbk = df[df['品類'] == 'B品類'][['品類', 'QTY']]
    return df_xtc, df_bbk 
    
def get_anget_sale(start_date, end_date):
        """返回各品類, 各區域的時間段銷量"""
        sql = f"""
        SELECT 
          品類
          , AGENT
          , SUM(數量) AS QTY
          , ROW_NUMBER()OVER(PARTITION BY 品類 ORDER BY SUM(數量) DESC) MY_RANK
        FROM XXX
        WHERE 是否電商 = 1 
          AND 銷售時間 BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'
        GROUP BY AGENT, 品類
        """
        df = pd.read_sql(sql, con=con)
        df_xtc = df[df['品類'] == 'A品類'][['AGENT', 'QTY']]
        df_bbk = df[df['品類'] == 'B品類'][['AGENT', 'QTY']]
        df_pad = df[df['品類'] == 'C品類'][['AGENT', 'QTY']]

        return df_xtc, df_bbk, df_pad  
    
def get_machine_sale(start_date, end_date):
    """返回各品類, 各區域的時間段銷量"""
    sql = f"""
    SELECT 
      品類
      , 機型
      , SUM(數量) AS QTY
      , ROW_NUMBER()OVER(PARTITION BY 品類 ORDER BY SUM(數量) DESC) MY_RANK
    FROM V_REALSALE
    WHERE 是否電商 = 1 
      AND 銷售時間 BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'
    GROUP BY 機型, 品類
    """
    df = pd.read_sql(sql, con=con)
    df_xtc = df[df['品類'] == 'A品類'][['機型', 'QTY']]
    df_bbk = df[df['品類'] == 'B品類'][['機型', 'QTY']]

    return df_xtc, df_bbk 


# main 
con = pymssql.connect('172.28.1.158', 'sa', 'dwbbkkzw168', 'biee')

# 基礎配置: 根據使用者輸入當前日期, 輸出當月, 當季度第一天 
print("歡迎哦, 此小程式專門為XX看板做資料自動更新呢~")
print()

today = input("請輸入截止日期(昨天), 形如: 2021/5/20 按回車結束:   ")

if len(today.split('/')) != 3:
    raise "日期格式輸入錯誤!!, 請按照形如 '2021/5/20'的格式重新輸入"
else:
    m_cur = today.split('/')[1]
    m_first_day = '2021/' + m_cur + '/1'

# 季度第一天 
if m_cur in ('1', '01', '2', '02', '3', '03'):
    q_time_start = '2021/1/1'
    
elif m_cur in ('4', '04', '5', '05', '6', '06'):
    q_time_start = '2021/4/1'
    
elif m_cur in ('7', '07', '8', '08', '9', '09'):
    q_time_start = '2021/7/1'
else:
    q_time_start = '2021/10/1'

print()
print("正在開始更新....")
print("提示, 接下看到閃退, 是正常現象, 就程式模擬人去開啟檔案, 填充資料, 不要緊張哦~~~")

# 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)

# 當月各地區累積銷量
df_m_xtc, df_m_bbk, df_m_pad = get_anget_sale(m_first_day, today)

# 各地區當季度銷量 
df_q_xtc, df_q_bbk, df_q_pad = get_anget_sale(q_time_start, today)

# 各機型當季度銷量 
df_q_type_xtc, df_q_type_bbk = get_machine_sale(q_time_start, today) 
# 過濾掉 銷量為0的型號 
df_q_type_xtc = df_q_type_xtc[df_q_type_xtc.QTY > 0]
df_q_type_xtc.replace('Z6áÛ·å°æ', 'Z6巔峰版', inplace=True)

df_q_type_bbk = df_q_type_bbk[df_q_type_bbk.QTY > 0]

# 開啟excel 模板 等待資料填充 
app = xw.App(visible=True, add_book=False)

app.display_alerts = False    # 關閉一些提示資訊，可以加快執行速度。 預設為 True。
app.screen_updating = True

wb = app.books.open("XXX_全品類_看板.xlsx")
data_sht = wb.sheets['資料']

# 19年當月同期銷量
data_sht.range('B9').value = df_mm_xtc.values
data_sht.range('G9').value = df_mm_bbk.values

# 當季度同比
data_sht.range('B10').value = df_qq_xtc.values
data_sht.range('G10').value = df_qq_bbk.values

# 填充各品類當月銷量, 注意單元格是寫死的哦
data_sht.range('I72').value = df_m_xtc.values
data_sht.range('T72').value = df_m_bbk.values
data_sht.range('AE72').value = df_m_pad.values

# 填充當季度銷量, 同理是寫死的
data_sht.range('A54').value = df_q_xtc.values
data_sht.range('F54').value = df_q_bbk.values
data_sht.range('K54').value = df_q_pad.values

# 填充當季度各型號, 同理是寫死的
data_sht.range('A21').value = df_q_type_xtc.values
data_sht.range('F21').value = df_q_type_bbk.values

wb.save()
app.quit()

print()
print("~~更新結束了哦~~")
print()
input("請按任意鍵退出~~")
print()
print('BYE~~ 人生若只如初見呢~~')

打包 EXE 桌面小程式

最好用一個純淨的 虛擬環境打包.

終端命令: python -m venv 虛擬環境名稱

然後進入指令碼目錄下, 進行打包哦.

pyinstaller main.py -F

打包成功後的樣子.

雙擊執行即可哦.

這時候再重新開啟該目錄下的 Excel 模板, 發現資料已經自動更新了.

我現在真的感受到, 用開發的思維做一些指令碼工具, 真的會極大提高我現在當文員的很多重複性工作哦!

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