# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un fichier Excel contenant des tables pour divers utilisations en entreprise, conçues pour un conseiller/conseillère immobilier :
« `python
# Importation des bibliothèques nécessaires
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from datetime import date
# Création d’un nouveau fichier Excel
wb = Workbook()
ws = wb.active
# Titre de la feuille
ws.title = « Feuille de données »
# Définition des tables
### Tableau 1 : Liste des propriétés à vendre ###
# Création du tableau
ws[‘A1’] = ‘Propriété’
ws[‘B1’] = ‘Adresse’
ws[‘C1’] = ‘Valeur estimée’
ws[‘D1’] = ‘Type de bien’
# Données pour la table
data_liste_proprietes = [
[‘Appartement’, ’12 rue de la République, 75001 Paris’, 500000, ‘Immeuble’],
[‘Maison’, ’15 impasse du Général Leclerc, 92100 Boulogne-Billancourt’, 800000, ‘Individuel’]
]
# Ajout des données dans le tableau
for i, row in enumerate(data_liste_proprietes):
ws[f’A{i+2}’] = row[0]
ws[f’B{i+2}’] = row[1]
ws[f’C{i+2}’] = row[2]
ws[f’D{i+2}’] = row[3]
# Commentaire pour la table
ws[‘E1’].value = « Cette table liste les propriétés à vendre dans le secteur. »
### Tableau 2 : Fiche de client ###
# Création du tableau
ws[‘F1’] = ‘Nom’
ws[‘G1’] = ‘Prénom’
ws[‘H1’] = ‘Adresse mail’
ws[‘I1’] = ‘Numéro de téléphone’
# Données pour la table
data_fiche_client = [
[‘Jean’, ‘Doe’, ‘jean.doe@example.com’, ‘+33 6 12 34 56 78’],
[‘Marie’, ‘Dupont’, ‘marie.dupont@example.com’, ‘+33 7 89 01 23 45′]
]
# Ajout des données dans le tableau
for i, row in enumerate(data_fiche_client):
ws[f’F{i+2}’] = row[0]
ws[f’G{i+2}’] = row[1]
ws[f’H{i+2}’] = row[2]
ws[f’I{i+2}’] = row[3]
# Commentaire pour la table
ws[‘J1’].value = « Cette table contient les informations de contact du client. »
### Tableau 3 : Historique des transactions ###
# Création du tableau
ws[‘K1’] = ‘Date’
ws[‘L1’] = ‘Type de transaction’
ws[‘M1’] = ‘Montant’
# Données pour la table
data_historique_transactions = [
[date(2022, 1, 1), ‘Vente’, 200000],
[date(2023, 6, 15), ‘Achat’, 400000]
]
# Ajout des données dans le tableau
for i, row in enumerate(data_historique_transactions):
ws[f’K{i+2}’] = row[0].strftime(‘%d/%m/%Y’)
ws[f’L{i+2}’] = row[1]
ws[f’M{i+2}’] = row[2]
# Commentaire pour la table
ws[‘N1’].value = « Cette table répertorie les transactions passées dans le secteur. »
### Tableau 4 : Statistiques du marché ###
# Création du tableau
ws[‘O1’] = ‘Type de bien’
ws[‘P1’] = ‘Nombre de propriétés à vendre’
ws[‘Q1’] = ‘Valeur totale des propriétés’
# Données pour la table
data_statistiques_marche = [
[‘Immeuble’, 5, 2500000],
[‘Individuel’, 3, 1200000]
]
# Ajout des données dans le tableau
for i, row in enumerate(data_statistiques_marche):
ws[f’O{i+2}’] = row[0]
ws[f’P{i+2}’] = row[1]
ws[f’Q{i+2}’] = row[2]
# Commentaire pour la table
ws[‘R1’].value = « Cette table présente les statistiques du marché immobilier dans le secteur. »
# Enregistrement du fichier Excel
wb.save(‘feuille_de_donnees.xlsx’)
« `
Ce code crée un fichier Excel contenant quatre tables :
* Une liste des propriétés à vendre avec leurs caractéristiques.
* Une fiche de client pour stocker les informations de contact.
* Un historique des transactions, y compris la date, le type de transaction et le montant.
* Des statistiques du marché, comme le nombre et la valeur totale des propriétés à vendre par type de bien.
Chaque table est annotée avec un commentaire pour faciliter son utilisation. Vous pouvez adapter ce code à vos besoins spécifiques en ajoutant ou en modifiant les tables pour correspondre à votre processus d’entreprise. »