Python-pandas/openpyxl：自动化报告的技巧（远离VBA）。

我目前已经设置了宏来自动生成所有报告。但是，由于数据的大小，我的一些宏可能需要5-10分钟

我已经从Excel/VBA转移到Python/pandas进行数据分析和操作。我仍然使用excel进行数据可视化（即透视表）

我想知道其他人是如何使用python自动化他们的报告的？你们是干什么的？关于如何开始这个过程有什么建议吗

我的大多数宏执行以下操作-

• 导入文本文件
• 将原始数据粘贴到链接到透视表/图表的表中
• 刷新工作簿
• 另存为新

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使用python自动生成报告时，我将报告从Excel完全转换为Pandas。我使用pd.read_csv或pd.read_excel读取数据，并将完全格式化的数据透视表导出到excel中进行查看。根据我的经验，python无法很好地处理“粘贴到表中并刷新”的操作，并且可能仍然需要宏来正确处理，即，从python导出带有格式化数据的csv，然后运行一个短宏来复制和粘贴

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如果你有任何更具体的问题，请问我，我已经做了一个很好的部分，

< p>我经常做数据报告，这里有一些你可以考虑帮助你的工具：

蟒蛇/熊猫

很高兴你已经熟悉了熊猫和蟒蛇。您可以使用以下方法导入Excel无法读取和操作的文本文件：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('/path/to/your/text.csv')
# carry out other data analysis like filtering, user-defined functions for special data manipulation etc.

您还可以使用numpy进行数据操作和函数

制图

可以使用matplotlib打印图表：

import matplotlib.pyplot as plt
ax = df.plot()
# manipulate charts by changing title, series, set intervals etc.
plt.show()

将文件导出为新的Excel工作簿

由于您使用的是pandas，您只需使用它的

[to_excel（）][1]

函数将数据框导出为新的excel工作簿即可：

writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
df.to_excel(writer,'Sheet1')
writer.save()

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希望这有帮助

对于堆栈溢出来说，这个问题相当广泛，并且可能因此而被关闭。你可能想调查类似的事情。看看你能用它走多远，如果你的代码有特殊问题，再来看看！自动化您的流程应该很容易。使用上述建议。测试你的任何想法，并用谷歌搜索你不理解的问题的解决方案。我正在做和你一样的事。从一个环境到另一个环境只需要一点时间，因为它们完全不同。您的想法是正确的，Python比Excel快得多。最后，查看下面的链接，了解如何自动执行Python进程。