# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel simulant une analyse de rentabilité avec les formules que vous avez mentionnées. Ce script utilise la bibliothèque `pandas` pour manipuler les données et `openpyxl` pour créer le fichier Excel.
« `python
# Importation des bibliothèques nécessaires
import pandas as pd
# Création d’un dataframe avec les données de l’analyse de rentabilité
data = {
‘Date’: [’01/2023′, ’02/2023′, ’03/2023′],
‘COUT (€)’: [1000, 1200, 1500],
‘RECETTE (€)’: [2000, 2200, 2500],
‘MARGE (%)’: [50.0, 53.33, 60.0]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Ajout de formules pour calculer la MARGE
df[‘COUT’] = df[‘COUT (€)’]
df[‘RECETTE’] = df[‘RECETTE (€)’]
# Calcul de la MARGE en % à partir des COUT et RECETTE
df[‘MARGE (%)’] = ((df[‘RECETTE (€)’] – df[‘COUT (€)’]) / df[‘COUT (€)’]) * 100
# Création du fichier Excel
writer = pd.ExcelWriter(‘AnalyseRentabilité.xlsx’, engine=’openpyxl’)
# Écriture des données dans le fichier Excel
df.to_excel(writer, sheet_name=’Analyse de rentabilité’, index=False)
# Fermeture du fichier Excel
writer.save()
« `
Ce script crée un fichier Excel appelé `AnalyseRentabilité.xlsx` avec une feuille intitulée « Analyse de rentabilité ». La première ligne des données est la légende, et les colonnes suivantes contiennent les informations suivantes :
– `Date`: date du mois considéré
– `COUT (€)`: coût en euros
– `RECETTE (€)`: recette en euros
– `MARGE (%)`: marge de profit en pourcentage
Le calcul de la MARGE est effectué à l’aide de la formule `(RECETTE – COUT) / COUT` multiplié par 100.
Assurez-vous d’avoir installées les bibliothèques nécessaires (`pandas` et `openpyxl`) avant d’exécuter ce script. Vous pouvez les installer via pip :
« `bash
pip install pandas openpyxl
« `
N’oubliez pas que cette réponse est un exemple et qu’il faudra probablement adapter le code pour répondre spécifiquement à vos besoins de rapport de rentabilité. »