# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel contenant les prévisions financières avec les formules que vous avez mentionnées :
« `python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
# Création d’un jeu de données pour l’exemple
data = {
‘Mois’: [‘Janvier’, ‘Février’, ‘Mars’, ‘Avril’, ‘Mai’],
‘Ventes’: [1000, 1200, 1500, 1800, 2000],
‘Cout’: [800, 900, 1100, 1300, 1400]
}
# Création d’un DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Sauvegarde en Excel avec les formules
with pd.ExcelWriter(‘prévisions_financières.xlsx’) as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name=’Prévisions’, index=False)
# Formule PREVISION (somme des ventes)
ws = writer.sheets[‘Prévisions’]
formula_prevision = « =SUM(B2:B6) »
ws[‘B8’] = formula_prevision
# Formule TENDANCE (calcul de la tendance linéaire)
formula_tendance = « =TREND(B2:B6,A2:A6) »
ws[‘C8’] = formula_tendance
# Formule MOYENNE (moyenne des ventes)
formula_moyenne = « =AVERAGE(B2:B6) »
ws[‘D8’] = formula_moyenne
« `
Ce code créera un fichier Excel nommé `prévisions_financières.xlsx` avec les données suivantes :
| Mois | Ventes | Cout |
| — | — | — |
| Janvier | 1000 | 800 |
| Février | 1200 | 900 |
| Mars | 1500 | 1100 |
| Avril | 1800 | 1300 |
| Mai | 2000 | 1400 |
Le tableau Excel contiendra également les formules suivantes :
* PREVISION : `=SUM(B2:B6)` (somme des ventes)
* TENDANCE : `=TREND(B2:B6,A2:A6)` (calcul de la tendance linéaire)
* MOYENNE : `=AVERAGE(B2:B6)` (moyenne des ventes)
Notez que cette réponse suppose que vous avez les bibliothèques pandas et openpyxl installées. Si ce n’est pas le cas, vous pouvez installer-les en exécutant la commande suivante :
« `bash
pip install pandas openpyxl
« `
J’espère que cela vous sera utile ! »