報告書2

受注データに全店舗リストに登録されている”住所”を結合したデータを作成。

これまではExcelで郵便番号・住所・電話番号の3か所をvlook upしていました。

vlook　upでもたいした手間ではありませんでしたが、

pythonでプログラミングをしてみると断然ラク！

地味な報告書の作成ではありますが、パソコンのすごさを感じている今日この頃です。

import pandas as pd

list_all = pd.read_excel("全店舗リスト.xlsx")
jutyu_list = pd.read_excel("受注リスト.xlsx", header=3)
 

#受注リストに全店舗リストのデータを結合
address_list = pd.merge(jutyu_list, list_all, on="店舗コード", how="left")

＃必要な列のみ抽出
address_list = address_list[['受注日', '顧客名', '店舗コード', '店舗名' ,"郵便番号", "住所", "電話番号", '商品名1', '受注数', '担当者名']]

#受注数（降順）で並び替え
address_list = address_list.sort_values(by="受注数", ascending=False)

＃”顧客Ａ”のみを抽出
filter_kokyaku_a = ad_list['取引先'] == '顧客A'

address_list[filter_kokyaku_a].to_excel("顧客名.xlsx", index=False)

報告書

一つのファイルからクライアントごとの報告書を作成。

これまではエクセルでひとつひとつ処理していましたが、

書籍とネットで情報を集めた結果、pythonを使って以下のコードでできるようになりました。

30分かかっていた日々の作業がボタン一つで完了します！

感動しました。

はじめてのプログラミングにしては上出来です。

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import os
import xlwings as xw
import datetime

samppath = "受注リスト.xlsx"
temppath = "報告書フォーマット.xlsx"
export_file = "(受注報告)"

item_code = "商品.xlsx"
d = datetime.datetime.now()
bar = "_"
pd.set_option('display.max_columns', 15)

df = pd.read_excel(samppath)

 #データの取得
columns = df.iloc[2, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]]
df = df.iloc[3:1300, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]]
df.columns = columns

 #ISBN挿入
df_item = pd.read_excel(item_code)
columns = df_item.iloc[: , [0, 1]]
df = df.merge(df_item, on='商品コード', how='left')

 #不要な列を削除
df = df.iloc[:, [0, 2, 3, 4, 6, 7, 15, 9, 10, 11, 12, 13, 14]]

 #並び替え
df = df.sort_values(by='取引先', ascending=False)

 #置換
df["受注日"] = pd.to_datetime(df["受注日"]).dt.strftime("%Y-%m-%d")
df["作業コード"] = df["作業コード"].replace(1, "aaa")
df["作業コード"] = df["作業コード"].replace(2, "bbb")
df["作業コード"] = df["作業コード"].replace(3, "ccc")
df["備考"] = df["備考"].str.replace("　", "")
df["備考"] = df["備考"].str.replace(" ", "")
df["備考"] = df["備考"].str.replace("、", "・")

torihiki_list = sorted(list(df["顧客名"].unique()))

App = xw.App()

for torihiki in torihiki_list:

  wb = App.books.open(temppath)
  ws = wb.sheets("報告書")

  goukei = 0
  gyo = 6

  #変数filteredに「取引先」列を各取引先でフィルターしたデータを入れる
  #filtered(pandasデータ)をリスト型へ変換して、valuesとする  

  filterd = df[df["顧客名"] == f"{torihiki}"]
  values = filterd.values.tolist()

  for rows in values:
    for x, cell in enumerate(rows):
      if x == 0:
        ws.range(gyo, 2+x).value = cell
      elif x == 1:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell
      elif x == 2:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell
      elif x == 3:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell
      elif x == 4:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell        
      elif x == 5:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell
      elif x == 6:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell
      elif x == 7:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell
      elif x == 8:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell
      elif x == 9:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell
      elif x == 10:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell
      elif x == 11:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell
      elif x == 12:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell
      elif x == 13:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell
      elif x == 14:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell
      elif x == 15:
        ws.range(gyo, 2+x).value =cell

    gyo += 1

    
  filename = d.strftime('%Y%m%d') + bar + torihiki + export_file + ".xlsx"

  wb.save(filename)
  wb.close()

App.quit()

＃報告不要なクライアントのファイルを削除
cliants = [str(d.strftime('%Y%m%d') + bar + "クライアントC" + export_file + ".xlsx"),
           str(d.strftime('%Y%m%d') + bar + "クライアントF" + export_file + ".xlsx"),
           str(d.strftime('%Y%m%d') + bar + "クライアントS" + export_file + ".xlsx"),
           str(d.strftime('%Y%m%d') + bar + "クライアントU" + export_file + ".xlsx"),

for i in cliants:
  if os.path.exists(i):
    os.remove(i)
  else:    
    continue