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没有转义的Excel！
Excel无处不在，即使我们使用了Python之类强大的辅助工具，依然无法摆脱Excel。
因为你的老板和同事仍然需要方便的方法来访问重要数据。
但是，这并不意味着你不能通过使用Python简化使用Excel的工作，而这整个过程都不需要你触碰Excel！
使用Python自动化Excel报表
你还在每天做着没完没了的Excel报表吗？你还在为不同的客户做着相同的事情吗？
让Python帮你！
我们来实现Excel报表的自动化
让我们快速看一下我们将要自动化的东西！我们将使用以下链接中Pandas数据透视表中的数据：
数据格式需要与客户公司数据库中获得的数据格式相匹配。
我们按区域细分该数据，并创建两个汇总表，包括格式和图表，这些动作都不需要打开Excel！数据可视化最终形式：从一个工作表到四个可视化报表
加载数据库
在这里，我们将使用Pandas和Openpyxl。如果你不知道Openpyxl，建议先找官方文档进行学习。我们将使用Python自动化3个Excel任务！
# 第1部分-加载我们的库
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
我们将使用两个库：Pandas负责转换我们的数据并创建最初的Excel文件
Openpyxl格式化我们的工作表并插入图表
加载数据
让我们加载数据并快速查看我们正在使用的数据！
正如我所提到的，数据的含义类似于你从公司数据库系统中获得的数据。
#第2部分-加载我们的数据
df = pd.read_excel('https://github.com/datagy/pivot_table_pandas/raw/master/sample_pivot.xlsx', parse_dates=['Date'])
print(df.head())
# Date Region Type Units Sales
#0 2020-07-11 East Children's Clothing 18.0 306
#1 2020-09-23 North Children's Clothing 14.0 448
#2 2020-04-02 South Women's Clothing 17.0 425
#3 2020-02-28 East Children's Clothing 26.0 832
#4 2020-03-19 West Women's Clothing 3.0 33
在这里，我们使用pandas读取一个Excel文件，将日期列解析为日期。
创建数据透视表
让我们创建最终报告中需要的汇总表。
# 第3部分-测试数据透视表
filtered = df[df['Region'] == 'East']
quarterly_sales = pd.pivot_table(filtered, index = filtered['Date'].dt.quarter, columns = 'Type', values = 'Sales', aggfunc='sum')
print("Quarterly Sales Pivot Table:")
print(quarterly_sales.head())
#季度销售数据透视表:
#Type Children's Clothing Men's Clothing Women's Clothing
#Date
#1 12274 13293 16729
#2 5496 17817 22384
#3 14463 9622 15065
#4 13616 10953 16051
创建第一个Excel文件
有了透视表，现在我们将其加载到一个Excel文件中。
我们将使用pandas加载该Excel文俊：
# 第04部分-创建和Excel工作簿
file_path = #Path to where you want your file saved
quarterly_sales.to_excel(file_path, sheet_name = 'Quarterly Sales', startrow=3)
让我们快速了解一下我们在做什么：创建一个文件路径变量来标识我们要将文件存储在何处
使用ExcelWriter保存文件
将两个数据透视表都保存到单独的工作表中，从第3行开始（稍后从头开始使用）
让我们的报表更漂亮
Pandas有助于将数据转换为Excel。接下来，让我们把表格再美化一下，并添加一些可视化效果。
# 第05部分-加载工作簿
wb = load_workbook(file_path)
sheet1 = wb['Quarterly Sales']
# 第06部分-格式化第一页
sheet1['A1'] = 'Quarterly Sales'
sheet1['A2'] = 'datagy.io'
sheet1['A4'] = 'Quarter'
sheet1['A1'].style = 'Title'
sheet1['A2'].style = 'Headline 2'
for i in range(5, 9):
sheet1[f'B{i}'].style='Currency'
sheet1[f'C{i}'].style='Currency'
sheet1[f'D{i}'].style='Currency'
# 第07部分-添加条形图
bar_chart = BarChart()
data = Reference(sheet1, min_col=2, max_col=4, min_row=4, max_row=8)
categories = Reference(sheet1, min_col=1, max_col=1, min_row=5, max_row=8)
bar_chart.add_data(data, titles_from_data=True)
bar_chart.set_categories(categories)
sheet1.add_chart(bar_chart, "F4")
bar_chart.title = 'Sales by Type'
bar_chart.style = 3
wb.save(filename = file_path)
这段代码里包含了很多内容，下面来给大家详细讲解！
在第5部分中，我们将工作簿和工作表加载到Openpyxl可以处理的单独对象中。
第6部分还有更多内容：在单元格A1和A2中为sheet1添加标题和副标题。
更改了四分之一列的标题，以更好地反映数据。
将样式应用于标题和副标题。
将金融领域的单元格更改为货币。 这需要一次应用于一个单元， 这就是为什么我们使用for循环的原因。
在第7部分中，我们添加了条形图：创建一个BarChart对象，并标识存储数据和类别的字段。
然后将数据和类别应用于对象。
最后，我们添加一个描述性的标题和样式。Openpyxl使用多种样式-尝试所有样式！
这是我们的报表现在的样子：工作成果之一
为多个表格自动化此工作流程
只处理表格中的一部分不是我们高效工作的宗旨，让我们对所有带有for循环的区域执行此操作。
# 第08部分-获取地区名称
regions = list(df['Region'].unique())
# 第09部分-所有区域的循环
folder_path = #插入要保存报表的文件夹的路径
for region in regions:
filtered = df[df['Region'] == f'{region}']
quarterly_sales = pd.pivot_table(filtered, index = filtered['Date'].dt.quarter, columns = 'Type', values = 'Sales', aggfunc='sum')
file_path = f"{path to your folder}{region}.xlsx"
quarterly_sales.to_excel(file_path, sheet_name = 'Quarterly Sales', startrow=3)
wb = load_workbook(file_path)
sheet1 = wb['Quarterly Sales']
sheet1['A1'] = 'Quarterly Sales'
sheet1['A2'] = 'datagy.io'
sheet1['A4'] = 'Quarter'
sheet1['A1'].style = 'Title'
sheet1['A2'].style = 'Headline 2'
for i in range(5, 10):
sheet1[f'B{i}'].style='Currency'
sheet1[f'C{i}'].style='Currency'
sheet1[f'D{i}'].style='Currency'
bar_chart = BarChart()
data = Reference(sheet1, min_col=2, max_col=4, min_row=4, max_row=8)
categories = Reference(sheet1, min_col=1, max_col=1, min_row=5, max_row=8)
bar_chart.add_data(data, titles_from_data=True)
bar_chart.set_categories(categories)
sheet1.add_chart(bar_chart, "F4")
bar_chart.title = 'Sales by Type'
bar_chart.style = 3
我们来仔细分析这一部分的代码：
在第8部分中，我们创建一个列表，其中包含我们要覆盖的不同区域的所有唯一值。
在第9部分中，我们在for循环中重复前面的代码：创建了一个新变量，该变量保存要保存文件的文件夹的路径。
使用f字符串将区域名插入到脚本中，使其对每个区域都是动态的。
接下来是什么？
Python的好处在于可重复执行任务的可伸缩性。
你可以想象一下，利用以上步骤，快速创建报表， 每天能节省多少时间？
结论
在这个简短的教程中我们学到了很多东西！ 我们将表格转换为一组数据透视表，将它们导出到单独的工作簿中，然后将格式和图形应用于每个工作表格！
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