python自动化报表,python与数据库实现报表

　　automaticReport.ipynb

　　ImportPandasapFromDateTimeImportDateTime #将“收盘时间”从字符串类型转换为时间类型data=PD.read_CSV(rorder.CSV ，Encoding=gbk) parse_dates=[收盘时间]) Data.head(商品ID类别ID店铺编号单价销售交易时间订单ID 030006206.09150003.0 cdnl 25.230 . 3282018-01-0120170103 CDLG 对象(2)内存用户3:) this_month=data((data(收盘时间)=datetime(2018年2月，1) (Calculate 28))上个月的相关指标last _ month=data1)) data)收盘时间=datetime)) 2018年1月1日)Calculate 31))same _ month=data[((data)收盘时间)2017作为去年同步的相关指标2))28))def get _ month _ data(data(data):#)sales=(data)(单价)]*data[)) sum)订单ID跟踪=数据[订单id]。drop_duplicates(。count) #客户单价=销售额/客户流量s_t=sale_1/trafficreturn) sale，traffic traffic_2，S _ T _ 2=get _ month _ data(same _ month))用于计算这三个期间的指标列=[本月累计]，[上月同步]，[去年同步]，指标=[销售额]，[流量]，客户单价)本月上月同期和去年同期累计销售额分别为10412 . 7800709940 . 940客流量为343.00000315.000262.0000000。客户单价为30.35795931=报告[本月累计]/报告[-1报告[同比]=报告[本月累计]/报告[去年同期]-1报告：本月累计销售额为10412.78007080846

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