# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel pour les grossistes en produits frais. Ce tableau inclut des informations telles que le nom du produit, la quantité disponible, la date de livraison prévue et le prix unitaire.
« `python
# Importation des bibliothèques nécessaires
import pandas as pd
# Définition des données pour le tableau Excel
donnees = {
‘Nom du produit’: [‘Poires’, ‘Pommes’, ‘Bananes’, ‘Concombre’, ‘Carottes’],
‘Quantité disponible (kg)’: [10, 20, 15, 8, 12],
‘Date de livraison prévue’: [‘2023-03-15’, ‘2023-03-18’, ‘2023-03-16’, ‘2023-03-14’, ‘2023-03-17’],
‘Prix unitaire (€/kg)’: [2.5, 1.8, 0.9, 1.2, 1.5]
}
# Création du DataFrame
df = pd.DataFrame(donnees)
# Enregistrement du DataFrame en fichier Excel
df.to_excel(‘produits_frais.xlsx’, index=False, startrow=1, header=[‘Produit’, ‘Quantité disponible (kg)’, ‘Date de livraison prévue’, ‘Prix unitaire (€/kg)’])
# Fonctions pour la gestion des données
# Fonction pour ajouter un nouveau produit
def add_produit(df):
« » »
Ajoute un nouveau produit au tableau Excel.
Paramètres :
df (DataFrame): Le DataFrame contenant les informations sur les produits.
nom_produit (str): Le nom du produit à ajouter.
quantite_disponible (int): La quantité disponible en kg.
date_livraison_prevue (str): La date de livraison prévue au format ‘YYYY-MM-DD’.
prix_unitaire (float): Le prix unitaire en €/kg.
Retourne :
None
« » »
# Ajout d’une nouvelle ligne au DataFrame
df.loc[len(df.index)] = [nom_produit, quantite_disponible, date_livraison_prevue, prix_unitaire]
# Enregistrement du DataFrame mis à jour en fichier Excel
df.to_excel(‘produits_frais.xlsx’, index=False, startrow=1, header=[‘Produit’, ‘Quantité disponible (kg)’, ‘Date de livraison prévue’, ‘Prix unitaire (€/kg)’])
# Fonction pour supprimer un produit
def remove_produit(df):
« » »
Supprime un produit du tableau Excel.
Paramètres :
df (DataFrame): Le DataFrame contenant les informations sur les produits.
nom_produit (str): Le nom du produit à supprimer.
Retourne :
None
« » »
# Recherche de l’index du produit à supprimer
index_a_supprimer = df[df[‘Nom du produit’] == nom_produit].index[0]
# Suppression de la ligne correspondante
df.drop(index_a_supprimer, inplace=True)
# Enregistrement du DataFrame mis à jour en fichier Excel
df.to_excel(‘produits_frais.xlsx’, index=False, startrow=1, header=[‘Produit’, ‘Quantité disponible (kg)’, ‘Date de livraison prévue’, ‘Prix unitaire (€/kg)’])
# Fonction pour modifier la quantité d’un produit
def update_quantite(df):
« » »
Modifie la quantité d’un produit.
Paramètres :
df (DataFrame): Le DataFrame contenant les informations sur les produits.
nom_produit (str): Le nom du produit à mettre à jour.
nouvelle_quantite (int): La nouvelle quantité en kg.
Retourne :
None
« » »
# Recherche de l’index du produit à mettre à jour
index_a_mettre_à_jour = df[df[‘Nom du produit’] == nom_produit].index[0]
# Modification de la quantité correspondante
df.loc[index_a_mettre_à_jour, ‘Quantité disponible (kg)’] = nouvelle_quantite
# Enregistrement du DataFrame mis à jour en fichier Excel
df.to_excel(‘produits_frais.xlsx’, index=False, startrow=1, header=[‘Produit’, ‘Quantité disponible (kg)’, ‘Date de livraison prévue’, ‘Prix unitaire (€/kg)’])
« `
Voici une explication des fonctions créées :
* `add_produit(df)` : Cette fonction permet d’ajouter un nouveau produit au tableau Excel. Elle prend en entrée le nom du produit, la quantité disponible, la date de livraison prévue et le prix unitaire.
* `remove_produit(df)` : Cette fonction permet de supprimer un produit du tableau Excel. Elle prend en entrée le nom du produit à supprimer.
* `update_quantite(df)` : Cette fonction permet de mettre à jour la quantité d’un produit. Elle prend en entrée le nom du produit et la nouvelle quantité.
Ces fonctions peuvent être utilisées pour gérer les données du tableau Excel de manière dynamique, sans avoir à modifier directement le fichier Excel. »