本章给大家演示一下在实际工作中如何结合 Pandas 库和 openpyxl 库来自动化生成报表。假设我们现在有如图 1 所示的数据集。

（图1）

现在需要根据这份数据集来制作每天的日报情况，主要包含以下 3 个方面。

• 当日各项指标的同/环比情况。
• 当日各省份创建订单量情况。
• 最近一段时间创建订单量趋势。

接下来分别实现。

01、当日各项指标的同/环比情况

我们先用 Pandas 库对数据进行计算处理，得到各指标的同/环比情况，具体实现代码如下。

#导入文件 
import pandas as pd 
df = pd.read_excel(r'D:\Data-Science\share\excel-python 报表自动化 
\sale_data.xlsx') 
#构造同时获取不同指标的函数 
def get_data(date): 
create_cnt = df[df['创建日期'] == date]['order_id'].count() 
pay_cnt = df[df['付款日期'] == date]['order_id'].count() 
receive_cnt = df[df['收货日期'] == 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 
#假设当日是 2021-04-11 
#获取不同时间段的各指标值 
df_view = pd.DataFrame([get_data('2021-04-11') 
,get_data('2021-04-10') 
,get_data('2021-04-04')] 
,columns = ['创建订单量','付款订单量','收货订单量','退款订单量'] 
,index = ['当日','昨日','上周同期']).T 
df_view['环比'] = df_view['当日'] / df_view['昨日'] - 1 
df_view['同比'] = df_view['当日'] / df_view['上周同期'] - 1 
df_view

运行上面代码会得到如图 2 所示结果。

（图2）

上面只是得到了各指标的同/环比绝对数值，但是日报在发出去之前一般都要做一些格式调整，比如调整字体。而格式调整需要用到 openpyxl 库，我们将 Pandas 库中DataFrame 格式的数据转化为适用 openpyxl 库的数据格式，具体实现代码如下。

from openpyxl import Workbook 
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows 
#创建空工作簿 
wb = Workbook() 
ws = wb.active 
#将 DataFrame 格式数据转化为 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 报表自动化\核心指标_原始.xlsx')

运行上面代码会得到如图 3 所示结果，可以看到原始的数据文件看起来是很混乱的。

（图3）

接下来，对上面的原始数据文件进行格式调整，具体调整代码如下。

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 
wb = Workbook() 
ws = wb.active 
for r in dataframe_to_rows(df_view,index = True,header = True): 
ws.append(r) 
#第 2 行是空的，删除第 2 行 
ws.delete_rows(2) 
#给 A1 单元格进行赋值 
ws['A1'] = '指标' 
#插入一行作为标题行 
ws.insert_rows(1) 
ws['A1'] = '电商业务方向 2021/4/11 日报' 
#将标题行的单元格进行合并 
ws.merge_cells('A1:F1') #合并单元格
#对第 1 行至第 6 行的单元格进行格式设置 
for row in ws[1:6]: 
for c in row: 
#字体设置 
c.font = Font(name = '微软雅黑',size = 12) 
#对齐方式设置 
c.alignment = Alignment(horizontal = "center") 
#边框线设置 
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")) 
#对标题行和表头行进行特殊设置 
for row in ws[1:2]: 
for c in row: 
c.font = Font(name = '微软雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF") 
c.fill = PatternFill(fill_type = 'solid',start_color ='FFFF6100') 
#将环比和同比设置成百分比格式 
for col in ws["E":"F"]: 
for r in col: 
r.number_format = '0.00%' 
#调整列宽 
ws.column_dimensions['A'].width = 13 
ws.column_dimensions['E'].width = 10 
#保存调整后的文件 
wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python 报表自动化\核心指标.xlsx')

运行上面代码会得到如图 4 所示结果。

（图4）

可以看到各项均已设置成功。

02、当日各省份创建订单量情况

我们同样先利用 Pandas 库处理得到当日各省份创建订单量的情况，具体实现代码如下。

df_province = pd.DataFrame(df[df['创建日期'] == '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':'创建订单量'}) 
df_province

运行上面代码会得到如图 5 所示结果。

（图5）

在得到各省份当日创建订单量的绝对数值之后，同样对其进行格式设置，具体设置代码如下。

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 DataBarRule 
wb = Workbook() 
ws = wb.active 
for r in dataframe_to_rows(df_province,index = False,header = True): 
ws.append(r) 
#对第 1 行至第 11 行的单元格进行设置 
for row in ws[1:11]: 
for c in row: 
#字体设置 
c.font = Font(name = '微软雅黑',size = 12) 
#对齐方式设置 
c.alignment = Alignment(horizontal = "center") 
#边框线设置 
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")) 
#设置进度条条件格式 
rule = DataBarRule(start_type = 'min',end_type = 'max', 
color="FF638EC6", showValue=True, minLength=None, maxLength= 
None) 
ws.conditional_formatting.add('B1:B11',rule) 
#对第 1 行标题行进行设置 
for c in ws[1]: 
c.font = Font(name = '微软雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF") 
c.fill = PatternFill(fill_type = 'solid',start_color='FFFF6100') 
#调整列宽 
ws.column_dimensions['A'].width = 17 
ws.column_dimensions['B'].width = 13 
#保存调整后的文件 
wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python 报表自动化\各省份销量情况.xlsx')

运行上面代码会得到如图6所示结果。

（图6）

03、最近一段时间创建订单量趋势

一般用折线图反映某个指标的趋势情况，我们前面也讲过，在实际工作中一般用matplotlib 库或者其他可视化库进行图表绘制，并将其保存，然后利用 openpyxl 库将图表插入 Excel 中。

先利用 matplotlib 库进行绘图，具体实现代码如下。

%matplotlib inline 
import matplotlib.pyplot as plt 
plt.rcParams["font.sans-serif"]='SimHei'#解决中文乱码 
#设置图表大小 
plt.figure(figsize = (10,6)) 
df.groupby('创建日期')['order_id'].count().plot() 
plt.title('4.2 - 4.11 创建订单量分日趋势') 
plt.xlabel('日期') 
plt.ylabel('订单量') 
#将图表保存到本地 
plt.savefig(r'D:\Data-Science\share\excel-python 报表自动化\4.2 - 4.11 创建订单量 
分日趋势.png') 

将保存到本地的图表插入 Excel 中，具体实现代码如下。

from openpyxl import Workbook 
from openpyxl.drawing.image import Image 
wb = Workbook() 
ws = wb.active 
img = Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python 报表自动化\4.2 - 4.11 创建订单量 
分日趋势.png') 
ws.add_image(img, 'A1') 
wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python 报表自动化\4.2 - 4.11 创建订单量分日 
趋势.xlsx')

运行上面代码会得到如图 7 所示结果，可以看到图表已经被成功插入 Excel 中。

（图7）

04、将不同的结果进行合并

上面我们是把每一部分都单独拆开来实现的，最后存储在了不同的 Excel 文件中。

当然，有时放在不同文件中会比较麻烦，就需要把这些结果合并在同一个 Excel 的相同 Sheet 或者不同 Sheet 中。

将不同的结果合并到同一个 Sheet 中

将不同的结果合并到同一个 Sheet 中的难点在于不同表结果的结构不一样，而且需要在不同结果之间进行留白。

首先，插入核心指标表 df_review，插入方式与单独插入是一样的，具体代码如下。

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

然后，插入各省份情况表 df_province，因为 append()方法默认是从第 1 行开始插入的，而我们前面几行已经有 df_view 表的数据了，所以就不能用 append()方法插入，而只能通过遍历每一个单元格的方式。

那我们怎么知道要遍历哪些单元格呢？核心是需要知道遍历开始的行/列和遍历结束的行/列。

遍历开始的行 = df_view 表占据的行 + 留白的行(一般表与表之间留 2 行) + 1

遍历结束的行 = 遍历开始的行 + df_province 表占据的行

遍历开始的列 = 1

遍历结束的列 = df_province 表占据的列

又因为 DataFrame 中获取列名的方式和获取具体值的方式不太一样，所以我们需要分别插入，先插入列名，具体代码如下。

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]表示获取 df_province 表有多少列，df_view.shape[0]表示获取 
df_view 表有多少行。

前面说过，遍历开始的行是表占据的行加上留白的行再加 1，一般留白的行是 2，

可是这里为什么是 df_view.shape[0] + 5 呢？因为 df_view.shape[0]是不包括列名行的，而且在插入 Excel 中时会默认增加 1 行空行，所以需要在留白行的基础上再增加 2 行，

即 2 + 2 + 1 = 5。

因为 range()函数默认是从 0 开始的，而 Excel 中的列是从 1 开始的，所以 column需要加 1。

上面的代码只是把 df_province 表的列名插入进来，接下来插入具体的值，方式与插入列名的方式一致，只不过需要在列名的下一行开始插入，具体代码如下。

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]

接下来，插入图片，插入图片的方式与前面的单独插入方法是一致的，具体代码如下。

#插入图片 
img = Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python 报表自动化\4.2 - 4.11 创建订单量 
分日趋势.png') 
ws.add_image(img, 'G1')

将所有的数据插入以后就该对这些数据进行格式设置了，因为不同表的结构不一样，所以我们没法直接批量对所有单元格进行格式设置，只能按范围分别进行设置，而不同范围的格式可能是一样的，所以我们先预设一些格式变量，这样后面用到的时候直接调取这些变量即可，减少代码冗余，具体代码如下。

#格式预设 
#表头字体设置 
title_Font_style = Font(name = '微软雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF") 
#普通内容字体设置 
plain_Font_style = Font(name = '微软雅黑',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')

格式预设完之后就可以对各个范围分别进行格式设置了，具体代码如下。

#对 A1 至 F6 范围内的单元格进行设置 
for row in ws['A1':'F6']: 
for c in row: 
c.font = plain_Font_style 
c.alignment = Alignment_style 
c.border = Border_style 
#对第 1 行和第 2 行的单元格进行设置 
for row in ws[1:2]: 
for c in row: 
c.font = title_Font_style 
c.fill = PatternFill_style 
#对 E 列和 F 列的单元格进行设置 
for col in ws["E":"F"]: 
for r in col: 
r.number_format = '0.00%' 
#对 A9 至 B19 范围内的单元格进行设置 
for row in ws['A9':'B19']: 
for c in row: 
c.font = plain_Font_style 
c.alignment = Alignment_style 
c.border = Border_style 
#对 A9 至 B9 范围内的单元格进行设置 
for row in ws['A9':'B9']: 
for c in row: 
c.font = title_Font_style 
c.fill = PatternFill_style 
#设置进度条 
rule = DataBarRule(start_type = 'min',end_type = 'max', 
color="FF638EC6", showValue=True, minLength=None, 
maxLength=None) 
ws.conditional_formatting.add('B10:B19',rule) 
#调整列宽
ws.column_dimensions['A'].width = 17 
ws.column_dimensions['B'].width = 13 
ws.column_dimensions['E'].width = 10 

最后，将上面所有代码片段合并在一起，就是将不同的结果文件合并到同一个Sheet 中的完整代码，具体如下。

Sheet 中的完整代码，具体如下。
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 DataBarRule 
wb = Workbook() 
ws = wb.active 
#先将核心指标 df_view 表插入进去 
for r in dataframe_to_rows(df_view,index = True,header = True): 
ws.append(r) 
#再将各省份情况 df_province 表插入进去 
#先将表头插入 
for j in range(df_province.shape[1]): 
ws.cell(row = df_view.shape[0] + 5,column = 1 + j).value = df_province.columns[r] 
#再把具体的值插入 
#先遍历行 
for i in range(df_province.shape[0]): 
#再遍历列 
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] 
#插入图片 
img = Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python 报表自动化\4.2 - 4.11 创建订单量 
分日趋势.png') 
ws.add_image(img, 'G1') 
##---格式调整--- 
ws.delete_rows(2) 
ws['A1'] = '指标' 
ws.insert_rows(1) 
ws['A1'] = '电商业务方向 2021/4/11 日报' 
ws.merge_cells('A1:F1') #合并单元格 
#格式预设 
#表头字体设置 
title_Font_style = Font(name = '微软雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF") 
#普通内容字体设置 
plain_Font_style = Font(name = '微软雅黑',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') 
#对 A1 至 F6 范围内的单元格进行设置 
for row in ws['A1':'F6']: 
for c in row: 
c.font = plain_Font_style 
c.alignment = Alignment_style 
c.border = Border_style 
#对第 1 行和第 2 行的单元格进行设置 
for row in ws[1:2]: 
for c in row: 
c.font = title_Font_style 
c.fill = PatternFill_style 
#对 E 列和 F 列的单元格进行设置 
for col in ws["E":"F"]: 
for r in col: 
r.number_format = '0.00%' 
#对 A9 至 B19 范围内的单元格进行设置 
for row in ws['A9':'B19']: 
for c in row: 
c.font = plain_Font_style 
c.alignment = Alignment_style 
c.border = Border_style 
#对 A9 至 B9 范围内的单元格进行设置 
for row in ws['A9':'B9']: 
for c in row: 
c.font = title_Font_style 
c.fill = PatternFill_style 
#设置进度条 
rule = DataBarRule(start_type = 'min',end_type = 'max', 
color="FF638EC6", showValue=True, minLength=None, maxLength= 
None) 
ws.conditional_formatting.add('B10:B19',rule) 
#调整列宽 
ws.column_dimensions['A'].width = 17 
ws.column_dimensions['B'].width = 13 
ws.column_dimensions['E'].width = 10 
#将结果文件进行保存 
wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python 报表自动化\多结果合并.xlsx')

运行上面代码，会得到如图 8 所示结果，可以看到不同结果文件合并在了一起，并且各自的格式设置完好。

（图8）

将不同的结果合并到同一工作簿的不同 Sheet 中

将不同的结果合并到同一工作簿的不同 Sheet 中比较好实现，只需要新建几个Sheet，然后对不同的 Sheet 插入数据即可，具体实现代码如下。

from openpyxl import Workbook 
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows 
wb = Workbook() 
ws = wb.active 
ws1 = wb.create_sheet() 
ws2 = wb.create_sheet() 
#更改 sheet 的名称 
ws.title = "核心指标" 
ws1.title = "各省份销情况" 
ws2.title = "分日趋势" 
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 报表自动化\4.2 - 4.11 创建订单量 
分日趋势.png') 
ws2.add_image(img, 'A1') 
wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python 报表自动化\多结果合并_多 Sheet.xlsx')

运行上面代码，会得到如图 9 所示结果，可以看到创建了 3 个 Sheet，且不同的内容被保存到了不同 Sheet 中。

（图9）

本文节选自《对比Excel，轻松学习Python报表自动化》一书，更多关于使用Python进行报表自动化的内容，欢迎阅读本书！