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Python减少无聊工作:生成商品销量日报(透视表)

Python减少无聊工作:生成商品销量日报(透视表)

作者: 林喵miao | 来源:发表于2019-03-26 17:30 被阅读0次

    居然快两年前写的还没发出来- 2019.3.16
    先发了再说,发完我再慢慢改。
    算成功了,但是不够完美,但是最终的源码好像不是这个,我要再找找,两年前的东西真的是历史悠久了。

    问题概述


    最近发现同事的工作中有一项是要每天制作商品销量透视表:从某个电商平台后台导出的订单明细,每天要手动勾选,生产透视表,还要把空值填充成0。而且从电商后台导出的csv中只有商品id,没有商品名称,需要手动试用VLOOKUP函数匹配。这种重复工作完全可以由python完成。

    相关的文档、教程:


    1、字典
    python3-dictionary
    这里将用到字典的get( )方法。

    2、csv模块
    3.6/library/csv.html

    3、Pandas官方文档
    pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

    4、Openpyxl库官方文档
    openpyxl.readthedocs.io/en/default/

    步骤分解


    1)读入csv数据,每天的记录数最多为几万条。
    2) 在“商品id”列后插入一列“产品名称”,并用字典,将商品id对应的产品名称 写入到产品名称列。
    *因为数据量不大,所以不考虑性能问题。如果量大,可能在生成透视表后再进行相关插入“产品名称”的操作更好。。
    3)生成行字段: 商品id,列字段:仓库地点,求和项:销量的透视表,并将空值成0。
    4)对数据透视表进行分割,使之符合相应的顺序要求。如“A仓库”列必须在“B仓库”列前,“A产品”行须在“B产品”行前。

    源代码
    字典替换好像失败了。
    最后还是需要excel手动匹配一次商品id/商品名称,
    但这样减少了很多手工劳动,多少都能快一点,还不会出错。


    #职业道德原因,部分商业敏感内容已经替换,能理解到意思就行。
    
    import csv
    import pandas as pd
    import numpy as np 
    from pandas import DataFrame,Series
    import datetime
    #with open("test.csv", "r", encoding= 'gbk') as datafile:
    yesterday= datetime.datetime.today() - datetime.timedelta(1) 
    csvfilename = 'suppReport.csv' 
    df=pd.DataFrame(pd.read_csv(csvfilename,header = 0 ,encoding='gbk'))
    #ss = df[['仓库编码']]
    #ss.replace('xxxxx仓库','xx仓库')
    #ss.replace('xxxxxx仓库','xx仓库')
    # view first 3 records
    print(df[:3]) 
    
    '''
    df2 = df.loc[:,['商品id','仓库编码','销量']]
    sk = df2.unstack()
    print(sk)
    print('stacked')
    ''' 
    
    
    df_pivortable=pd.pivot_table(df,index=['商品id'],columns=['仓库编码'],
    values=['销量'],aggfunc='sum',fill_value= 0,dropna=False)
    
    #dataframed_pivortable = pd.crosstab(df, index=['商品id'],columns=['仓库编码'],
    #values=['销量'],aggfunc='sum',fill_value= 0, dropna=False)
    #dataframed_pivortable.fillna('0')
    #dataframed_pivortable.drop([0])
    
    dataframed_pivortable = pd.DataFrame(df_pivortable)
    dataframed_pivortable.insert(0,'产品名称',0) 
    print(dataframed_pivortable)
    
    
    print('executing...')
    
    
    
    str_day_filename = ''XX店每日销量'+yesterday.strftime('%Y.%m.%d')+'.xlsx'
    
    dataframed_pivortable.to_excel(str_day_filename, sheet_name='Sheet1')
    
    
    # Manipulating in Excel
    #Openpyxl is easier to manipulate than csv and pandas lib.
    import openpyxl
    
    stoday =yesterday.strftime('%m.%d')
    
    str_day_filename = 'XX店每日销量'+yesterday.strftime('%Y.%m.%d')+'.xlsx'
    
    wb = openpyxl.load_workbook(str_day_filename)
    sheet = wb.get_sheet_by_name('Sheet1')
    #the products and their updated price
    
    #add the index of excel workbook,
    #  use list to control index
    alphabet=['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O',
    'P','Q','R','S','T','U','V','W','X','Y','Z']
    warelist_index=['C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O',
    'P','Q','R','S','T','U','V','W','X','Y','Z',
    'AA','AB','AC','AD','AE','AF','AG','AH','AI','AJ',
    'AK','AL','AM','AN','AO','AP','AQ','AR','AS','AT','AU','AV','AW','AX','AY','AZ']
    # warehouse dict
    warehouse={'abdfsd仓':'ad仓','上海松江xx仓':'上海松江','合肥xx仓':'xx合肥',}
    #官方仓库名称替换成常用简称
    
    # product dict
    proddict = {'123456':'可口可乐',
            '123457':'百事可乐',
          }; 
    #举例
    
    #todo:loop through the rows and update the prod name
    print('matching from dict')
    #change warehouse name to shorter form
    for list_index in range(0,50):
        list_element2 = warelist_index[list_index]+'2'  
        warehouse_key = sheet[list_element2].value
        if warehouse_key in warehouse:
             warehouse_key = str(warehouse_key)
             sheet[list_element2]=warehouse.get(warehouse_key,'')
    
    #match the id with product name
    for i in range(4,100):
        #skip the first row
        k = sheet[('A'+str(i))].value
        if k:
             k = str(k)
        cellb ='B'+str(i)
        #print(cellb,k,type(k))
        sheet[cellb] =proddict.get(k,'')
        #print(sheet[cellb])
    
                 
    print('sucecced')
    
    filename ='XX店销量-已匹配产品名'+stoday+'.xlsx'
    
    wb.save(filename)        
      
    print('succeed!')  
    
    ''' import csv
    
    datalist=[]
    csvfile=open('109.csv','r',encoding = 'gbk')
    readcsv = csv.DictReader(csvfile)
    
    row = ['id', 'storecode', 'sales']
    save_ouoput = open("test.csv", "a", newline ='')
    csv_writer = csv.writer(save_ouoput, dialect = "excel")
    csv_writer.writerow(row) #wrirerow方法必须传入列表或元组才能整词写入,
    #传入string则会出现i,l,k,e这种单字符写入方式
    
    for column in readcsv:
    
          d1=column['商品id']
          d2=column['仓库编码']
          d3=column['销量']
          datalist=[d1,d2,d3]
          
          #save_ouoput = open("test.csv", "a", newline ='')
          csv_writer = csv.writer(save_ouoput, dialect='excel')
          csv_writer.writerow(datalist)
          print('done')
    
    save_ouoput.close()
    csvfile.close       
    # csvfile2=open('110.csv','r',encoding= 'gbk')
     #  check the output,to make sure if it's correct records
    #print(column['商品id'],column['仓库编码'],column['销量']) 
    
        # csvsaver = csv.writer(csvfile,dialect = ('excel'))
    '''
    

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