Titre de tJ978H91035.txt

# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui utilise la bibliothèque `pandas` pour créer un tableau Excel contenant les formules statistiques que vous avez mentionnées :
« `python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

# Création d’un DataFrame avec des données fictives
donnees = {
‘Modèle’: [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’],
‘Performance 1’: [10, 20, 30, 40, 50],
‘Performance 2’: [60, 70, 80, 90, 100]
}
df = pd.DataFrame(donnees)

# Création d’un tableau Excel
wb = Workbook()
ws = wb.active

# En-tête du tableau
ws[‘A1’] = ‘Modèle’
ws[‘B1’] = ‘Performance 1’
ws[‘C1’] = ‘Performance 2’

# Formules statistiques
ws[‘D1’] = ‘=MOYENNE(B2:B6)’
ws[‘E1’] = ‘=ECARTYPE.S(B2:B6)’
ws[‘F1’] = ‘=MEDIANE(B2:B6)’
ws[‘G1’] = ‘=MAX(B2:B6)’
ws[‘H1’] = ‘=MIN(B2:B6)’

# Données
for i in range(2, 7):
ws[f’A{i}’] = df[‘Modèle’].iloc[i-2]
ws[f’B{i}’] = df[‘Performance 1′].iloc[i-2]
ws[f’C{i}’] = df[‘Performance 2’].iloc[i-2]

# Enregistrer le fichier Excel
wb.save(‘analyse_performances.xlsx’)
« `
Ce code créera un fichier Excel nommé `analyse_performances.xlsx` avec les formules statistiques que vous avez mentionnées. Vous pouvez modifier les données fictives pour qu’elles correspondent à vos besoins.

Notez que la bibliothèque `openpyxl` est utilisée pour créer le tableau Excel, car `pandas` ne peut pas écrire directement dans un fichier Excel. »

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