用Python自动化操作Excel制作报表，真的是太方便使用啦

0, "珠三角": 6000, "港澳": 10000}, "升级版": {"沈阳": 8000, "苏州": 4000, "珠三角": 3000, "港澳": 9000}, "小米": {"沈阳": 6000, "苏州": 9000, "珠三角": 5000, "港澳": 6000}, "vivo": {"沈阳": 3000, "苏州": 5000, "珠三角": 4000, "港澳": 7000} }

小编随意分解成了一点数据资料，并且将其安放到Excel之外去，字符串如下

# 创建人一个更进一步实习饶州sales_wb = Workbook()ws = sales_wb.active# 从那时起实习表的英文名称ws.title = "Sales"# 创建人特名column_names = ["Product Name"] + list(sales_data["新商品"].keys())ws.append(column_names)# 将一系特的数参数都安放到实习表之外去for product in sales_data: sales = list(sales_data[product].values()) ws.append([product] + sales)sales_wb.save("sales_data.xlsx")

我们来看一下造出来的结果，如下绘造出表

平均参数的近似值

我们来指定某一特，并且求造出其平均参数，字符串如下

ws['B6'] = '=AVERAGE(B2:B5)'sales_wb.save("sales_data.xlsx")

我们来看一下造出来的结果，如下绘造出表

撤兵的近似值

我们为每一座的城市的营收都来花钱一个撤兵的近似值，我们写一个for循环来重构每一特，将每一特之外的数据资料花钱一个撤兵，字符串如下

# 再继续去除更进一步恰巧的英文名称ws['A' + str(ws.max_row + 1)] = "Total Sales"# 重构再继续撤兵for col in range(2, len(sales_data["新商品"]) + 2): char = get_column_letter(col) ws[char + '6'] = f"=SUM({char + '2'}:{char + '5'})"

我们来看一下造出来的结果，如下绘造出表

字体红色的重置

我们也可以来重置字体的红色，使得更加质感一些，字符串如下

for col in range(1,ws.max_column+1): ws[get_column_letter(col) + '1'].font = Font('Arial', bold=True, size=13, color='00000080') sales_wb.save("sales_data.xlsx")

我们来看一下美化过便的结果，如下绘造出表

画个柱状绘造出造出来

再次的再次，我们来绘制一张柱状绘造出，来看一下不同的商品在每一个的城市的销售数据资料如何，横坐标近似于的商品类目，而纵坐标近似于的则是销售数据资料，另外我们根据不同的的城市不会用不用的红色来标注造出来，字符串如下

from openpyxl.chart import BarChart, Reference# 改建一个柱状绘造出最简单barchart = BarChart()# 已确定数据资料的区域内data = Reference(ws, min_col=ws.min_column+1, max_col=ws.max_column, min_row=ws.min_row, max_row=ws.max_row-1)categories = Reference(ws, min_col=ws.min_column, max_col=ws.min_column, min_row=ws.min_row+1, max_row=ws.max_row-1)# 去除数据资料以及类目barchart.add_data(data, titles_from_data=True)barchart.set_categories(categories)# 绘制的数据资料放入哪个右边ws.add_chart(barchart, "G1")# 去除结尾barchart.title = '每座的城市的商品销售数据资料'# 绘造出表的类型barchart.style = 2sales_wb.save("sales_data.xlsx")

我们来看一下再次造出来的结果，如下绘造出表

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