# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel pour les utilisations des Chargés/Chargées d’accueil en banque :
« `python
import pandas as pd
# Définition des colonnes du tableau
colnames = [
‘Nom’,
‘Prénom’,
‘Numéro d\’employé’,
‘Fonction’,
‘Lieu de travail’,
‘Téléphone’,
‘Mail’
]
# Création du tableau
df = pd.DataFrame(columns=colnames)
# Ajout des données (vous pouvez ajouter autant de lignes que vous le souhaitez)
data = [
[‘Dupont’, ‘Marie’, ‘12345’, ‘Chargée d\’accueil’, ‘Banque Centrale’, ’06 12 34 56 78′, ‘mariedupont@banque.fr’],
[‘Durand’, ‘Pierre’, ‘67890’, ‘Chargé d\’accueil’, ‘Agence de banque’, ’01 23 45 67 89′, ‘pierredurand@agence.fr’]
]
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(data, columns=colnames)])
# Enregistrement du tableau en Excel
writer = pd.ExcelWriter(‘Utilisateurs_chargé_accueil.xlsx’, engine=’xlsxwriter’)
df.to_excel(writer, sheet_name=’Chargés/Chargées d\’accueil’, index=False)
writer.save()
# Fonctions utiles :
# – `pd.DataFrame`: Crée un tableau à partir d’une liste de données
# – `pd.concat`: Permet de concaténer plusieurs DataFrames en un seul
# – `pd.ExcelWriter`: Permet d’enregistrer un DataFrame en Excel
« `
Ce code crée un fichier Excel nommé `Utilisateurs_chargé_accueil.xlsx` contenant les données des Chargés/Chargées d’accueil en banque. Vous pouvez ajouter ou supprimer des colonnes, ainsi que des lignes de données, selon vos besoins.
Notez également que vous pouvez utiliser des fonctions telles que `pd.read_excel()` pour lire des fichiers Excel existants et les intégrer dans votre code.
Voici quelques fonctionnalités supplémentaires qui peuvent être utiles :
* `df.to_csv()`: Permet d’enregistrer un DataFrame en CSV
* `df.head()`: Affiche les premières lignes du DataFrame
* `df.info()`: Affiche des informations sur le type de données et la taille du DataFrame
N’hésitez pas à me demander si vous avez besoin d’aide pour ajouter ou modifier ces fonctionnalités. »