# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel pour des prévisions financières pour un chapelier/chapelière en utilisant les formules que vous avez mentionnées :
« `python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
# Définition des données
chapelier = {
‘Mois’: [‘Jan’, ‘Fév’, ‘Mar’, ‘Avr’, ‘Mai’, ‘Juin’, ‘Juil’, ‘Août’, ‘Sep’, ‘Oct’, ‘Nov’, ‘Déc’],
‘Ventes réelles’: [1000, 1200, 1500, 1800, 2000, 2200, 2400, 2600, 2800, 3000, 3200, 3400],
‘Tendance (%)’: [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
}
# Création d’un dataframe
df = pd.DataFrame(chapelier)
# Création du tableau Excel
wb = Workbook()
ws = wb.active
# En-tête du tableau
ws[‘A1’] = ‘Prévisions financières’
ws[‘B1’] = ‘Chapelier/Chapelière’
# Définition des formules
ws[‘D2’] = ‘=TENDANCE*PREVISION’ # Formulaire pour prévision basée sur la tendance
ws[‘E2’] = ‘=MOYENNE(Ventes réelles)’ # Formule pour calculer la moyenne des ventes réelles
# Définition des données dans le tableau
for i in range(len(df)):
ws[f’A{i+3}’] = df[‘Mois’][i]
ws[f’B{i+3}’] = df[‘Ventes réelles’][i]
# Formatage du tableau
ws.column_dimensions[‘A’].width = 15
ws.column_dimensions[‘B’].width = 10
wb.save(‘prévisions_financières.xlsx’)
« `
Ce code crée un fichier Excel nommé `prévisions_financières.xlsx` avec le tableau suivant :
| | Prévision basée sur la tendance | Moyenne des ventes réelles |
| — | — | — |
| 1 | – | – |
| 2 | =TENDANCE*PREVISION | =MOYENNE(Ventes réelles) |
| 3 | Jan | 1000 |
| 4 | Fév | 1200 |
| … | … | … |
Remarque : Il faudra adapter les formules pour correspondre à vos besoins spécifiques. Les formules utilisées ici sont des exemples et peuvent nécessiter des ajustements pour fonctionner correctement.
Assurez-vous d’avoir installé les bibliothèques nécessaires (`pandas` et `openpyxl`) avant de lancer le code. »