# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un fichier Excel contenant un tableau de suivi des recrutements :
« `python
import pandas as pd
from datetime import date
# Définition des colonnes du tableau
colonnes = [
« Nom »,
« Prénom »,
« Téléphone »,
« Adresse e-mail »,
« Poste souhaité »,
« Étape actuelle »,
« Date d’arrivée attendue »
]
# Création d’un DataFrame pour stocker les données
data = {
« Nom »: [« John », « Mary », « Jane »],
« Prénom »: [« Doe », « Smith », « Brown »],
« Téléphone »: [« +33 6 12 34 56 78 », « +33 7 89 10 23 45 », « +33 1 23 45 67 89 »],
« Adresse e-mail »: [« john.doe@example.com », « mary.smith@example.com », « jane.brown@example.com »],
« Poste souhaité »: [« Développeur web », « Ingénieur informatique », « Conseiller client »],
« Étape actuelle »: [« Candidature envoyée », « Entretien prévu », « Recrutement en cours »],
« Date d’arrivée attendue »: [date.today() + pd.DateOffset(days=15), date.today() + pd.DateOffset(days=30), date.today() + pd.DateOffset(days=60)]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Création du fichier Excel
with pd.ExcelWriter(‘Tableau de suivi des recrutements.xlsx’) as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name=’Recrutements’, index=False)
« `
Ce code crée un fichier Excel nommé « Tableau de suivi des recrutements.xlsx » contenant une feuille nommée « Recrutements ». La feuille contient les colonnes suivantes :
* Nom
* Prénom
* Téléphone
* Adresse e-mail
* Poste souhaité
* Étape actuelle
* Date d’arrivée attendue
Les données sont stockées dans un DataFrame qui est ensuite écrit dans le fichier Excel.
Vous pouvez modifier les données pour qu’elles correspondent à vos besoins. Ce code peut également être utilisé comme base pour créer des tables de suivi plus complexes en ajoutant davantage de colonnes ou en utilisant des fonctions de calcul plus avancées. »