本篇目錄：

Excel的基本組成
一份報表自動化的流程
報表自動化實戰(zhàn)
將不同的文件進行合并

Excel的基本組成

下圖是Excel的中各個部分的組成關系，我們工作中每天會處理很多Excel文件，一個Excel文件其實就是一個工作簿。你在每次新建一個Excel文件時，文件名都會默認是工作簿x，其中x就是你新建的文件個數(shù)。而一個工作簿里面又可以有多個Sheet，不同Sheet之間是一個獨立的表。每一個Sheet里面又由若干個單元格組成。每一個單元格又有若干的元素或?qū)傩?#xff0c;我們一般針對Excel文件進行設置最多的其實就是針對單元格的元素進行設置。

而針對單元格元素進行設置的主要內(nèi)容其實就是如下圖菜單欄中顯示，比如字體、對齊方式、條件格式等內(nèi)容。本書也是按照Excel菜單欄中的各個模塊進行編寫。

一份自動化報表的流程

下圖是我整理的做一份自動化報表需要經(jīng)歷的流程，主要分為5個步驟：

第一步是對要做的報表進行步驟拆解，這個步驟拆解和用不用工具或者是用什么工具沒有直接關系，比如做報表的第一步一般都是收集數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)可能是線下人員記錄在紙質(zhì)筆記本上的，也可能是存儲在Excel表里面的，還有可能是存儲在數(shù)據(jù)庫里面的。會因為數(shù)據(jù)源的類型或者是存儲方式不同，對應的收集數(shù)據(jù)方式會不一樣，但是收集數(shù)據(jù)這個步驟本身是不會變的，這個步驟的目的就是把數(shù)據(jù)收集過來。

第二步是去想第一步里面涉及到的每一個具體步驟對應的代碼實現(xiàn)方式，一般都是去找對應每一步的代碼，比如導入數(shù)據(jù)的代碼是什么樣的，再比如重復值刪除的代碼是什么樣的。

第三步是將第二步中各個步驟對應的代碼進行組合，組合成一個完整的代碼。

第四步是對第三步完整代碼得出來的報表結果進行驗證，看結果是否正確。

第五步就是等待調(diào)用，看什么時候需要制作報表了，然后就將寫好的代碼執(zhí)行一遍就行。

其實報表自動化本質(zhì)上就是讓機器代替人工做事情的過程，我們只需要把我們?nèi)斯ば枰龅拿恳粋€步驟轉(zhuǎn)化成機器可以理解的語言，也就是代碼，然后讓機器自動去執(zhí)行，這其實就是實現(xiàn)了自動化。

報表自動化實戰(zhàn)

這一節(jié)給大家演示下在實際工作中如何結合Pandas和openpyxl來自動化生成報表。

假設我們現(xiàn)在有如下一份數(shù)據(jù)集：

現(xiàn)在我們需要根據(jù)這份數(shù)據(jù)集來制作每天的日報情況，會主要包含三方面：

• 當日各項指標的同環(huán)比情況；
• 當日各省份創(chuàng)建訂單量情況；
• 最近一段時間創(chuàng)建訂單量趨勢

接下來分別來實現(xiàn)這三部分。

當日各項指標的同環(huán)比情況；

我們先用Pandas對數(shù)據(jù)進行計算處理，得到各指標的同環(huán)比情況，具體實現(xiàn)代碼如下：

#導入文件 import pandas as pd df = pd.read_excel(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\sale_data.xlsx')#構造同時獲取不同指標的函數(shù) def get_data(date): create_cnt = df[df['創(chuàng)建日期'] == date]['order_id'].count()pay_cnt = df[df['付款日期'] == date]['order_id'].count()receive_cnt = df[df['收貨日期'] == 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#假設當日是2021-04-11 #獲取不同時間段的各指標值 df_view = pd.DataFrame([get_data('2021-04-11'),get_data('2021-04-10'),get_data('2021-04-04')],columns = ['創(chuàng)建訂單量','付款訂單量','收貨訂單量','退款訂單量'],index = ['當日','昨日','上周同期']).Tdf_view['環(huán)比'] = df_view['當日'] / df_view['昨日'] - 1 df_view['同比'] = df_view['當日'] / df_view['上周同期'] - 1 df_view

運行上面代碼會得到如下結果：

上面只是得到了各指標的同環(huán)比絕對數(shù)值，但是我們一般的日報在發(fā)出去之前都要做一些格式調(diào)整的，比如調(diào)整字體之類的。而格式調(diào)整就需要用到openpyxl庫，我們需要將Pandas庫中DataFrame格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適用openpyxl庫的數(shù)據(jù)格式，具體實現(xiàn)代碼如下：

from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows#創(chuàng)建空工作簿 wb = Workbook() ws = wb.active#將DataFrame格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為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報表自動化\核心指標_原始.xlsx')

運行上面代碼會得到如下結果，可以看到原始的數(shù)據(jù)文件看起來是很混亂的：

接下來我們針對上面原始數(shù)據(jù)文件進行格式調(diào)整，具體調(diào)整代碼如下：

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 Alignmentwb = Workbook() ws = wb.activefor r in dataframe_to_rows(df_view,index = True,header = True):ws.append(r)#第二行是空的，刪除第二行 ws.delete_rows(2)#給A1單元格進行賦值 ws['A1'] = '指標'#插入一行作為標題行 ws.insert_rows(1) ws['A1'] = '電商業(yè)務方向 2021/4/11 日報'#將標題行的單元格進行合并 ws.merge_cells('A1:F1') #合并單元格#對第1行至第6行的單元格進行格式設置 for row in ws[1:6]:for c in row:#字體設置c.font = Font(name = '微軟雅黑',size = 12)#對齊方式設置c.alignment = Alignment(horizontal = "center")#邊框線設置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"))#對標題行和表頭行進行特殊設置 for row in ws[1:2]:for c in row:c.font = Font(name = '微軟雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF")c.fill = PatternFill(fill_type = 'solid',start_color='FFFF6100')#將環(huán)比和同比設置成百分比格式 for col in ws["E":"F"]:for r in col:r.number_format = '0.00%'#調(diào)整列寬 ws.column_dimensions['A'].width = 13 ws.column_dimensions['E'].width = 10#保存調(diào)整后的文件 wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\核心指標.xlsx')

運行上面代碼會得到如下結果：

可以看到各項均已設置成功。

當日各省份創(chuàng)建訂單量情況

我們同樣先利用Pandas庫處理得到當日各省份創(chuàng)建訂單量情況，具體實現(xiàn)代碼如下：

df_province = pd.DataFrame(df[df['創(chuàng)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':'創(chuàng)建訂單量'}) df_province

運行上面代碼會得到如下結果：

在得到各省份當日創(chuàng)建訂單量的絕對數(shù)值之后，同樣對其進行格式設置，具體設置代碼如下：

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 DataBarRulewb = Workbook() ws = wb.activefor r in dataframe_to_rows(df_province,index = False,header = True):ws.append(r)#對第1行至第11行的單元格進行設置 for row in ws[1:11]:for c in row:#字體設置c.font = Font(name = '微軟雅黑',size = 12)#對齊方式設置c.alignment = Alignment(horizontal = "center")#邊框線設置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"))#設置進度條條件格式 rule = DataBarRule(start_type = 'min',end_type = 'max',color="FF638EC6", showValue=True, minLength=None, maxLength=None) ws.conditional_formatting.add('B1:B11',rule)#對第1行標題行進行設置 for c in ws[1]:c.font = Font(name = '微軟雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF")c.fill = PatternFill(fill_type = 'solid',start_color='FFFF6100')#調(diào)整列寬 ws.column_dimensions['A'].width = 17 ws.column_dimensions['B'].width = 13#保存調(diào)整后的文件 wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\各省份銷量情況.xlsx')

運行上面代碼會得到如下結果：

最近一段時間創(chuàng)建訂單量趨勢

一般用折線圖的形式反映某個指標的趨勢情況，我們前面也講過，在實際工作中我們一般用matplotlib或者其他可視化的庫進行圖表繪制，并將其進行保存，然后再利用openpyxl庫將圖表插入到Excel中。

先利用matplotlib庫進行繪圖，具體實現(xiàn)代碼如下：

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"]='SimHei'#解決中文亂碼#設置圖表大小 plt.figure(figsize = (10,6)) df.groupby('創(chuàng)建日期')['order_id'].count().plot() plt.title('4.2 - 4.11 創(chuàng)建訂單量分日趨勢') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('訂單量')#將圖表保存到本地 plt.savefig(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\4.2 - 4.11 創(chuàng)建訂單量分日趨勢.png')

將保存到本地的圖表插入到Excel中，具體實現(xiàn)代碼如下：

from openpyxl import Workbook from openpyxl.drawing.image import Imagewb = Workbook() ws = wb.activeimg = Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\4.2 - 4.11 創(chuàng)建訂單量分日趨勢.png')ws.add_image(img, 'A1')wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\4.2 - 4.11 創(chuàng)建訂單量分日趨勢.xlsx')

運行上面代碼會得到如下結果，可以看到圖表已經(jīng)被成功插入到Excel中：

[外鏈圖片轉(zhuǎn)存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-pDiVdwB9-1637378998476)(https://z3.ax1x.com/2021/05/16/gckG4O.png)]

將不同的結果進行合并

上面我們是把每一部分都單獨拆開來實現(xiàn)，最后存儲在了不同的Excel文件中。當然了，有的時候放在不同文件中會比較麻煩，我們就需要把這些結果合并在同一個Excel的相同Sheet或者不同Sheet中。

將不同的結果合并到同一個Sheet中

將不同的結果合并到同一個Sheet中的難點在于不同表結果的結構不一樣，而且需要在不同結果之間進行留白。

首先插入核心指標表df_review，插入方式與單獨的插入是一樣的，具體代碼如下：

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

接下來就該插入各省份情況表df_province，因為append默認是從第一行開始插入的，而我們前面幾行已經(jīng)有df_view表的數(shù)據(jù)了，所以就不能用appen的方式進行插入，而只能通過遍歷每一個單元格的方式進行插入。

那我們怎么知道要遍歷哪些單元格呢？核心需要知道遍歷開始的行列和遍歷結束的行列。

遍歷開始的行 = df_view表占據(jù)的行 + 留白的行(一般表與表之間留2行) + 1 遍歷結束的行 = 遍歷開始的行 + df_province表占據(jù)的行遍歷開始的列 = 1 遍歷結束的列 = df_province表占據(jù)的列

而又因為DataFrame中獲取列名的方式和獲取具體值的方式不太一樣，所以我們需要分別插入，先插入列名，具體代碼如下：

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]是獲取df_province表有多少列，df_view.shape[0]是獲取df_view表有多少行。

前面說過，遍歷開始的行是表占據(jù)的行加上留白的行再加1，一般留白的行是2，可是這里面為啥是df_view.shape[0] + 5呢？這是因為df_view.shape[0]是不包列名行的，同時在插入Excel中的時候會默認增加1行空行，所以就需要在留白行的基礎上再增加2行，即2 + 2 + 1 = 5。

因為range()函數(shù)是默認是從0開始的，而Excel中的列是從1開始的，所以column需要加1。

上面的代碼只是把df_province表的列名插入進來了，接下來插入具體的值，方式與插入列名的方式一致，只不過需要在列名的下一行開始插入，具體代碼如下：

#再把具體的值插入 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]

接下來就該插入圖片了，插入圖片的方式與前面單獨的插入是一致的，具體代碼如下：

#插入圖片 img = Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\4.2 - 4.11 創(chuàng)建訂單量分日趨勢.png') ws.add_image(img, 'G1')

將所有的數(shù)據(jù)插入以后就該對這些數(shù)據(jù)進行格式設置了，因為不同表的結構不一樣，所以我們沒法直接批量針對所有的單元格進行格式設置，只能分范圍分別進行設置，而不同范圍的格式可能是一樣的，所以我們先預設一些格式變量，這樣后面用到的時候直接調(diào)取這些變量即可，減少代碼冗余，具體代碼如下：

#格式預設#表頭字體設置 title_Font_style = Font(name = '微軟雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF") #普通內(nèi)容字體設置 plain_Font_style = Font(name = '微軟雅黑',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')

格式預設完之后就可以對各個范圍分別進行格式設置了，具體代碼如下：

#對A1至F6范圍內(nèi)的單元格進行設置 for row in ws['A1':'F6']:for c in row:c.font = plain_Font_stylec.alignment = Alignment_stylec.border = Border_style#對第1行和第2行的單元格進行設置 for row in ws[1:2]:for c in row:c.font = title_Font_stylec.fill = PatternFill_style#對E列和F列的單元格進行設置 for col in ws["E":"F"]:for r in col:r.number_format = '0.00%'#對A9至B19范圍內(nèi)的單元格進行設置 for row in ws['A9':'B19']:for c in row:c.font = plain_Font_stylec.alignment = Alignment_stylec.border = Border_style#對A9至B9范圍內(nèi)的單元格進行設置 for row in ws['A9':'B9']:for c in row:c.font = title_Font_stylec.fill = PatternFill_style#設置進度條 rule = DataBarRule(start_type = 'min',end_type = 'max',color="FF638EC6", showValue=True, minLength=None, maxLength=None) ws.conditional_formatting.add('B10:B19',rule)#調(diào)整列寬 ws.column_dimensions['A'].width = 17 ws.column_dimensions['B'].width = 13 ws.column_dimensions['E'].width = 10

最后將上面所有代碼片段合并在一起，就是將不同的結果文件合并到同一個Sheet中的完整代碼，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 DataBarRulewb = Workbook() ws = wb.active#先將核心指標df_view表插入進去 for r in dataframe_to_rows(df_view,index = True,header = True):ws.append(r)#再將各省份情況df_province表插入進去 #先將表頭插入 for j in range(df_province.shape[1]):ws.cell(row = df_view.shape[0] + 5,column = 1 + j).value = df_province.columns[r]#再把具體的值插入 #先遍歷行 for i in range(df_province.shape[0]):#再遍歷列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]#插入圖片 img = Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\4.2 - 4.11 創(chuàng)建訂單量分日趨勢.png') ws.add_image(img, 'G1')##---格式調(diào)整--- ws.delete_rows(2) ws['A1'] = '指標'ws.insert_rows(1) ws['A1'] = '電商業(yè)務方向 2021/4/11 日報'ws.merge_cells('A1:F1') #合并單元格#格式預設#表頭字體設置 title_Font_style = Font(name = '微軟雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF") #普通內(nèi)容字體設置 plain_Font_style = Font(name = '微軟雅黑',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')#對A1至F6范圍內(nèi)的單元格進行設置 for row in ws['A1':'F6']:for c in row:c.font = plain_Font_stylec.alignment = Alignment_stylec.border = Border_style#對第1行和第2行的單元格進行設置 for row in ws[1:2]:for c in row:c.font = title_Font_stylec.fill = PatternFill_style#對E列和F列的單元格進行設置 for col in ws["E":"F"]:for r in col:r.number_format = '0.00%'#對A9至B19范圍內(nèi)的單元格進行設置 for row in ws['A9':'B19']:for c in row:c.font = plain_Font_stylec.alignment = Alignment_stylec.border = Border_style#對A9至B9范圍內(nèi)的單元格進行設置 for row in ws['A9':'B9']:for c in row:c.font = title_Font_stylec.fill = PatternFill_style#設置進度條 rule = DataBarRule(start_type = 'min',end_type = 'max',color="FF638EC6", showValue=True, minLength=None, maxLength=None) ws.conditional_formatting.add('B10:B19',rule)#調(diào)整列寬 ws.column_dimensions['A'].width = 17 ws.column_dimensions['B'].width = 13 ws.column_dimensions['E'].width = 10#將結果文件進行保存 wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\多結果合并.xlsx')

運行上面代碼，會得到如下結果，可以看到不同結果文件合并在了一起，并且各自的格式設置完好。

將不同的結果合并到同一工作簿的不同Sheet中

將不同的結果合并到同一工作簿的不同Sheet中比較好實現(xiàn)，只需要新建幾個Sheet，然后針對不同的Sheet插入數(shù)據(jù)即可，具體實現(xiàn)代碼如下：

from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rowswb = Workbook() ws = wb.activews1 = wb.create_sheet() ws2 = wb.create_sheet()#更改sheet的名稱 ws.title = "核心指標" ws1.title = "各省份銷情況" ws2.title = "分日趨勢" 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報表自動化\4.2 - 4.11 創(chuàng)建訂單量分日趨勢.png')ws2.add_image(img, 'A1')wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\多結果合并_多Sheet.xlsx')

運行上面代碼，會得到如下結果，可以看到創(chuàng)建了3個Sheet，且不同的內(nèi)容保存到了不同Sheet中：

?

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的对比Excel，学习Python报表自动化实战的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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