# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel pour l’analyse de rentabilité d’un mécanicien/mécanicienne automobile :
« `python
import pandas as pd
# Définition des données
data = {
‘Date’: [’01/01/2023′, ’02/01/2023′, ’03/01/2023′],
‘COUT (h)’: [10, 12, 15],
‘RECETTE (€)’: [200, 250, 300],
‘MARGE (%)’: [20, 25, 30]
}
# Création du dataframe
df = pd.DataFrame(data)
# Ajout de colonnes pour le calcul des formules
df[‘COUT (€)’] = df[‘COUT (h)’] * 20 # prix par heure en €
df[‘MARGE (€)’] = df[‘RECETTE (€)’] * (df[‘MARGE (%)’] / 100)
df[‘Bénéfice (€)’] = df[‘RECETTE (€)’] – df[‘COUT (€)’]
# Formatage des données
df = df[[‘Date’, ‘COUT (h)’, ‘COUT (€)’, ‘RECETTE (€)’, ‘MARGE (%)’, ‘MARGE (€)’, ‘Bénéfice (€)’]]
# Exportation au format Excel
df.to_excel(‘Analyse_rentabilite.xlsx’, index=False, header=True)
print(« Le tableau Excel a été créé avec succès ! »)
« `
Ce code crée un dataframe Pandas à partir d’un dictionnaire de données, puis ajoute les colonnes nécessaires pour calculer les formules. Enfin, il exporte le dataframe au format Excel sous le nom « Analyse_rentabilite.xlsx ».
Notez que vous devrez avoir les bibliothèques pandas et openpyxl installées pour exécuter ce code. Vous pouvez installer les bibliothèques en utilisant la commande `pip install pandas openpyxl`.
Je vous souhaite bonne chance avec votre analyse de rentabilité ! »