# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Oui, bien sûr ! Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel pour analyser la rentabilité d’une entreprise de mouleur stratifieur/mouleuse stratifieuse. Ce tableau utilise les formules COUT, RECETTE et MARGE.
« `python
import pandas as pd
# Données
mouleur_stratifieur = {
‘Mouleur’ : [‘A’, ‘B’, ‘C’],
‘Cout’ : [1000, 1200, 1500],
‘Recette’ : [1500, 1800, 2000]
}
# Création du DataFrame
df = pd.DataFrame(mouleur_stratifieur)
# Calcul de la marge
df[‘Marge’] = df[‘Recette’] – df[‘Cout’]
# Formatage des nombres en euros
df[‘Cout’] = df[‘Cout’].apply(lambda x: f’€{x:,}’)
df[‘Recette’] = df[‘Recette’].apply(lambda x: f’€{x:,}’)
df[‘Marge’] = df[‘Marge’].apply(lambda x: f’€{abs(x):,}’)
# Affichage du DataFrame
print(df)
# Enregistrement dans un fichier Excel
df.to_excel(‘analyse_rentabilite.xlsx’, index=False)
« `
Ce code crée un tableau avec les colonnes suivantes :
* `Mouleur` : le nom de chaque mouleur stratifieur/mouleuse stratifieuse
* `Cout` : le coût de production pour chaque mouleur
* `Recette` : la recette totale pour chaque mouleur
* `Marge` : la marge bénévoire pour chaque mouleur
Le tableau est ensuite enregistré dans un fichier Excel nommé « analyse_rentabilite.xlsx ».
Remarque : ce code suppose que les données sont stockées dans des variables Python. Si vous disposez de vos données dans une base de données ou un autre format, vous devrez adapter le code pour les extraire et les importer dans Pandas. »