高效数据处理

Pandas库提供强大的数据处理能力，轻松处理百万行数据。

丰富可视化

Matplotlib、Seaborn、Plotly等库创建专业级图表。

多格式输出

支持PDF、Excel、HTML、图像等多种报表格式。

自动化能力

轻松实现报表自动生成、邮件发送等自动化流程。

Pandas

数据处理和分析的核心库

Matplotlib

基础可视化库，创建静态图表

Seaborn

基于Matplotlib的高级统计图表

Plotly

创建交互式可视化图表

ReportLab

专业PDF报表生成

XlsxWriter

创建Excel报表文件

数据准备

使用Pandas加载、清洗和处理数据源

数据分析

计算关键指标，执行统计分析和数据转换

可视化设计

创建图表和可视化组件展示分析结果

报表生成

将结果导出为PDF、Excel或HTML格式

数据准备与清洗

import pandas as pd

# 加载数据
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 数据清洗
sales_data = sales_data.dropna()
sales_data['sale_date'] = pd.to_datetime(sales_data['sale_date'])
sales_data['month'] = sales_data['sale_date'].dt.month

# 计算关键指标
monthly_sales = sales_data.groupby('month')['amount'].sum().reset_index()
top_products = sales_data.groupby('product')['amount'].sum().nlargest(5)

创建可视化图表

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 设置样式
sns.set_style('whitegrid')

# 月度销售趋势图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x='month', y='amount', data=monthly_sales, marker='o')
plt.title('Monthly Sales Trend', fontsize=14)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales Amount')
plt.tight_layout()
plt.savefig('monthly_sales.png', dpi=300)

# 热销产品饼图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie(top_products, labels=top_products.index, 
        autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.title('Top Selling Products', fontsize=14)
plt.savefig('top_products.png', dpi=300)

生成PDF报表

from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph, Image, Spacer
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet

# 创建PDF文档
doc = SimpleDocTemplate("sales_report.pdf", pagesize=letter)
styles = getSampleStyleSheet()
story = []

# 添加标题
title = Paragraph("Monthly Sales Report", styles['Title'])
story.append(title)
story.append(Spacer(1, 12))

# 添加摘要
summary = Paragraph(f"Total Sales: ${monthly_sales['amount'].sum():,}
" 
                   f"Top Product: {top_products.index[0]}", 
                   styles['BodyText'])
story.append(summary)
story.append(Spacer(1, 24))

# 添加图表
story.append(Paragraph("Monthly Sales Trend", styles['Heading2']))
story.append(Image('monthly_sales.png', width=400, height=300))
story.append(Spacer(1, 12))

story.append(Paragraph("Top Selling Products", styles['Heading2']))
story.append(Image('top_products.png', width=300, height=300))

# 生成PDF
doc.build(story)