# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel pour diverses utilisations en entreprise, avec des fonctionnalités spécifiques pour le chef/cheffe d’atelier de production électrique-électronique :
« `python
import pandas as pd
# Création du dataframe
data = {
‘Article’: [‘Machine à café’, ‘Ordinateur portable’, ‘Lampe LED’, ‘Appareil photo’],
‘Quantité en stock’: [50, 100, 200, 150],
‘Prix de revient’: [20.5, 300, 10, 250],
‘Référence client’: [‘ABC123’, ‘DEF456’, ‘GHI789’, ‘JKL012’]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Fonction pour afficher le tableau Excel
def afficher_tableau_excel(df):
# Création du fichier Excel
df.to_excel(‘atelier_produit.xlsx’, index=False)
# Ouvrir le fichier Excel avec l’éditeur par défaut
import os
os.startfile(‘atelier_produit.xlsx’)
# Fonction pour calculer les coûts totaux
def calculer_coût_total(df):
# Calcul du coût total en fonction de la quantité en stock et du prix de revient
df[‘Coût total’] = df[‘Quantité en stock’] * df[‘Prix de revient’]
return df
# Fonction pour filtrer les articles par catégorie
def filtre_articles_par_categorie(df, categorie):
# Filtre les articles correspondant à la catégorie spécifiée
filtered_df = df[df[‘Article’].str.contains(categorie)]
return filtered_df
# Fonction pour trier les articles par prix de revient croissant
def trier_articles_par_prix_croissant(df):
# Trie les articles par prix de revient en ordre croissant
df_sorted = df.sort_values(by=’Prix de revient’)
return df_sorted
# Exemples d’utilisation des fonctions
print(« Tableau initial : »)
print(df)
df_calculer_coût_total = calculer_coût_total(df)
print(« \nCoûts totaux : »)
print(df_calculer_coût_total)
df_filtre_articles_par_categorie = filtre_articles_par_categorie(df, ‘Machine à café’)
print(« \nArticles filtrés par catégorie : »)
print(df_filtre_articles_par_categorie)
df_trier_articles_par_prix_croissant = trier_articles_par_prix_croissant(df)
print(« \nArticles triés par prix de revient : »)
print(df_trier_articles_par_prix_croissant)
# Afficher le tableau Excel
afficher_tableau_excel(df_calculer_coût_total)
« `
Ce code crée un dataframe `df` avec les colonnes suivantes :
* Article : nom de l’article
* Quantité en stock : quantité d’articles en stock
* Prix de revient : prix de revient par article
* Référence client : référence client pour chaque article
Il définit ensuite quatre fonctions :
1. `afficher_tableau_excel(df)`: permet d’afficher le dataframe dans un fichier Excel appelé `atelier_produit.xlsx`.
2. `calculer_coût_total(df)`: calcule les coûts totaux en fonction de la quantité en stock et du prix de revient pour chaque article.
3. `filtre_articles_par_categorie(df, categorie)`: permet de filtrer les articles par catégorie spécifiée (par exemple « Machine à café »).
4. `trier_articles_par_prix_croissant(df)`: trie les articles par prix de revient en ordre croissant.
Enfin, l’exemple d’utilisation montre comment utiliser ces fonctions pour calculer les coûts totaux, filtrer les articles par catégorie et trier les articles par prix de revient.
Notez que vous devrez installer les bibliothèques `pandas` et `openpyxl` (pour la lecture/écriture des fichiers Excel) avant d’exécuter ce code. Vous pouvez l’installer en utilisant pip : `pip install pandas openpyxl`. »