Python在报表自动化的优势及实现流程

# 示例代码：创建虚拟环境
python -m venv venv

source venv/bin/activate

venv\Scripts\activate

# 示例代码：安装所需库
pip install pandas matplotlib

# 示例代码：加载数据
import pandas as pd

# 从CSV文件读取数据
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 示例代码：基本统计信息
print(data.describe())

# 示例代码：数据清理
# 去除缺失值
cleaned_data = data.dropna()
# 处理异常值
# ...
# 查看处理后的数据
print(cleaned_data.head())

# 示例代码：柱状图
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成柱状图
plt.bar(cleaned_data['Product'], cleaned_data['Sales'])
plt.title('产品销售额')
plt.xlabel('产品')
plt.ylabel('销售额')
plt.show()

# 示例代码：折线图
plt.plot(cleaned_data['Date'], cleaned_data['Sales'])
plt.title('销售额随时间变化')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('销售额')
plt.show()

# 示例代码：饼图
plt.pie(cleaned_data['Sales'], labels=cleaned_data['Product'], autopct='%1.1f%%')
plt.title('销售额占比')
plt.show()

# 示例代码：安装APScheduler
pip install apscheduler

# 示例代码：automate_report.py
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler

def generate_report():
    # 加载和准备数据
    data = pd.read_csv('sales_data.csv')
    cleaned_data = data.dropna()

    # 生成柱状图
    plt.bar(cleaned_data['Product'], cleaned_data['Sales'])
    plt.title('产品销售额')
    plt.xlabel('产品')
    plt.ylabel('销售额')
    plt.savefig('sales_bar_chart.png')
    plt.close()

    # 生成折线图
    plt.plot(cleaned_data['Date'], cleaned_data['Sales'])
    plt.title('销售额随时间变化')
    plt.xlabel('时间')
    plt.ylabel('销售额')
    plt.savefig('sales_line_chart.png')
    plt.close()

    # 生成饼图
    plt.pie(cleaned_data['Sales'], labels=cleaned_data['Product'], autopct='%1.1f%%')
    plt.title('销售额占比')
    plt.savefig('sales_pie_chart.png')
    plt.close()

if __name__ == '__main__':
    # 创建调度器
    scheduler = BlockingScheduler()

    # 每天凌晨执行一次报表生成任务
    scheduler.add_job(generate_report, 'cron', hour=0)

    # 启动调度器
    scheduler.start()

# 示例代码：运行自动化脚本
python automate_report.py