python自动化报表
统计网站访问量（访问人次），即PV，需要下载相应的插件。
第1步，将插件文件复制到网站目录（插件下载地址密码:k4x2）
第2步，在模板中相应位置加入以下代码
② Python操作Excel实现自动化报表
Python操作Excel实现自动化报表
安装
python -m pip install xlrd xlwt xlutils。
基本用法
1.从指定文件路径读取excel表格，进行一定操作，然后保存到另一个excel文件：result.xlsx
import xlwt
import xlrd
from xlutils. import
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import os
os.chdir('./')
# 从指定文件路径读取excel表格
df = pd.read_excel('D:/mypaper/data/data.xlsx')
# 查看df内容
# 根据age算出出生年份，增加一列
import datetime
import os
year = datetime.datetime.now().year#获取当前系统时间对应的年份
df['birth'] = year-df['age']
df.to_excel('result.xlsx')#保存到当前工作目录，可以用os.getcwd()查看
#查看下此时df的内容，可以看到已经生成了birth这一列。
2.单元格操作
# 定义方法：读取指定目录下Excel文件某个sheet单元格的值
def excel_read(file_path,table,x,y):
data = xlrd.open_workbook(file_path)
table = data.sheet_by_name(table)
return table.cell(y,x).value
# 定义方法：单元格值及样式
write_obj_list = []
def concat_obj(cols,rows,value):
write_obj_list.append({'cols':cols,'rows':rows,'value':value,
'style':xlwt.easyxf('font: name 宋体,height 280;alignment: horiz centre')})
# 定义方法：合并单元格
def merge_unit(srows,erows,scols,ecols,value):
write_obj_list.append({'id':'merge','srows':srows,'erows':erows,'scols':scols,
'ecols':ecols,'value':value,'style':xlwt.easyxf('font: name 宋体,height 280;alignment: horiz centre')})
# 定义方法：更新excel
excel_update(file_path,write_obj_list,new_path):
old_excel = xlrd.open_workbook(file_path, formatting_info=True)
#管道作用
new_excel = (old_excel)
'''
通过get_sheet()获取的sheet有write()方法
'''
sheet1 = new_excel.get_sheet(0)
'''
1代表是修改第几个工作表里，从0开始算是第一个。此处修改第一个工作表
'''
for item in write_obj_list:
if 'id' not in item.keys():
if 'style' in item.keys():
sheet1.write(item['rows'], item['cols'], item['value'],item['style'])
else:
sheet1.write(item['rows'], item['cols'], item['value'])
else:
if 'style' in item.keys():
sheet1.write_merge(item['srows'],item['erows'],item['scols'], item['ecols'], item['value'],item['style'])
else:
sheet1.write_merge(item['srows'],item['erows'],item['scols'], item['ecols'], item['value'])
'''
如果报错 dict_items has no attributes sort
把syle源码中--alist.sort() 修改为----> sorted(alist)
一共修改2次
'''
new_excel.save(file_path)
#参数详解
# srows:合并的起始行数
# erows:合并的结束行数
# scols:合并的起始列数
# ecols:合并的结束列数
# value:合并单元格后的填充值
# style:合并后填充风格：
# font: name 宋体
# height 280;
# alignment: horiz centre
# ... 与excel操作基本保持一致
(注意:该方法仅仅是将需要直行的动作保存到一个list中，真正的动作还未执行,执行动作是发生在excel_update方法中)
最终调用excel_update方法，传入每个单元格需要进行的操作和填充值的write_obj_list以及文件保存路径file_path,就可以在当前工作目录下生成想要的Excel结果文件。
注意：
1.write_obj_list支持用户自定义
2.write_obj_list也可以是根据excel_read方法读取现有待修改的excel文件（可以维持原有表格的格式）而生成
End
③ python办公自动化之二：openpyxl写入表格数据
1.改变表单名称
2.新建表单
3.删除表单
1.写入指定单元格
2.整行写入
3.根据列表遍历写入
4.在指定范围的单元格写入它的坐标
注意：为避免出错，通常不建议直接改写原文件
④ 分析excel和python在处理数据时各自的优劣点
两者都是数据分析处理工具，excel上手简单，操作界面人性化，小批量数据处理神器；
python需要点编程基础，安装步骤、导入库、编译器、语法让很多人不懂了，但它在扩展性强，存在大量外部扩展库，什么批量合并excel工作簿、批量发送邮件、自动化生成报表之类，虽然这些excel都可以，但涉及到VB语言，远不及python语法简单；但是如果一份几百条数据，需要统计一个结果，excel插入透视表，分类汇总两步搞定，你非要用python，先是导入pandas/numpy,又是xlrd，接着又是groupby，一顿操作猛如虎，看着十分高大上，人家excel2秒钟早已搞定；
数据处理：两者都很熟练的情况下，不考虑数据数量，基本平分秋色，excel成熟体系的快捷键、功能；python丰富的各类外部库；
数据分析：这个的话excel虽然有规划求解、方差分析、T检验之类的工具，但是你要搞个k-mean聚类、决策树之类的，excel是不行的，还有就是处理数据级与运行效率的问题，excel单表100W，能处理得差不多就二三十万，多了就卡死了，python就不存在这个问题。
总而言之，公司日常报表，财务类、考勤类、部门小组业绩类，这些基本excel就可以搞定，但你要搞大数据分析，随随便便几百万条数据，excel表示心有余而力不足。
⑤ 使用Python做数据分析的优点是什么
最近几年，大数据的发展程度越来越明显，很多企业由于使用了大数据分析使得企业朝着更好的方向发展，这就导致的数据分析行业的人才开始稀缺起来，对于数据分析这个工作中，是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么使用Python做数据分析的优点是什么呢？一般来说就是简单易学、语言通用、存在科学计算活跃区域等等。
首先说说Python的第一个优点，那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道，Python语法简单的多，代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。
Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。
python是人工智能时代的通用语言
Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述，想必大家已经知道了使用Python做数据分析的优点是什么了吧，Python语言得益于它的简单方便使得在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析从业者的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以，要做好数据分析，一定要学会Python语言。
⑥ python如何使用帆软报表
方法是从FineReport报表软件中进入：
打开设计器，选择“服务器”，点击“报表平台管理”，即可进入。用户首次进入报表平台，系统会要求填写管理员的账户和密码，设定好后，点击“进入数据决策系统”即可。
⑦ Python智能办公是学些什么
您好！关于您提的“Python智能办公是学些什么？”这个问题，我的回答是：
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python解释器易于扩展，可以使用C或C++(或者其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。 Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。
2021年10月，语言流行指数的编译器Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言，20年来首次将其置于Java、C和JavaScript之上。
一、Python基础，主要学习内容包括：计算机组成原理、Python开发环境、Python变量、流程控制语句（选择、循环）、数据容器（列表、元组、字典、集合）、函数及其应用、文件操作、模块与包、异常处理、面向对象、飞机大战游戏设计与PyEcharts数据可视化。
二、Python高级，主要学习内容包括：并发编程（多任务编程）、网络编程（了解网络通信协议、HTTP、HTTPS）、数据库编程（MySQL基础、高级、多表查询、事务处理、索引优化、主从复制、Kettle ETL工具、数据可视化展示FineBI或Tableau）、Linux操作系统（操作系统概述、常用Linux命令、网络配置、软件安装与卸载等）、Python高级及正则表达式、mini-web框架之FastAPI。
三、Python爬虫，主要学习内容包括：爬虫基础知识（爬虫的概念和作用、爬虫的流程、http与https协议、浏览器开发者工具的使用）、requests模块（使用requests爬取网络贴吧）、数据爬取（正则模块re、jsonpath、bs4、xpath、lxml）、selenium（selenium自动化测试工具在爬虫中的应用、反爬与反反爬（主要讲解的是在爬虫的中遇到的反爬和如何进行反反爬）、scrapy 框架、八爪鱼数据采集工具的使用等等。
四、Pandas数据分析，主要学习内容包括：Python数据分析介绍及环境搭建、Pandas的DataFrame、Pandas数据结构、Pandas数据分析入门、Pandas数据清洗、Pandas数据处理、Pandas数据可视化。
五、Python办公自动化，主要学习内容包括：使用Python操作Excel、配合MySQL数据库自动生成报表、使用Python快速生成Word文档、PDF也能实现快速自动化、PPT自动化处理、Python实现数据图表与可视化、Python邮件自动化处理、Web自动化操作。
希望我的回答可以帮到您！