# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel avec les formules de prévisions financières que vous avez mentionnées pour le poste de Chargé/Chargée de Recrutement :
« `python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
# Création d’un DataFrame (tableau) avec les données
donnees = {
‘Mois’: [‘Janvier’, ‘Février’, ‘Mars’, ‘Avril’, ‘Mai’],
‘Recrutements’ : [10, 15, 20, 25, 30],
‘Taux de réussite (%)’ : [80, 85, 90, 95, 100]
}
df = pd.DataFrame(donnees)
# Création d’un livre Excel (Workbook)
wb = Workbook()
# Sélection du feuillet actuel (Sheet)
ws = wb.active
# Titre du tableau
ws[‘A1’] = ‘Prévisions financières : Chargé/Chargée de Recrutement’
ws[‘B2’] = ‘Mois’
# Formules :
# PREVISION : AVERAGE + Taux de réussite (%) * Recrutements
ws[‘C2’] = ‘=AVERAGE(B3:B7)*D3:D7’
ws[‘E2’] = ‘=SUM(D3:D7)/COUNT(D3:D7)’
# TENDANCE : TREND (fonction Excel)
ws[‘F2’] = ‘=TREND(B3:B7, D3:D7)’
# MOYENNE : AVERAGE
ws[‘G2’] = ‘=AVERAGE(D3:D7)’
# Affichage du tableau
print(df)
# Sauvegarde du fichier Excel
wb.save(‘prévisions_financières.xlsx’)
« `
Ce code crée un tableau Excel avec les colonnes suivantes :
* Mois
* Recrutements
* Taux de réussite (%)
* PREVISION (formule : moyenne des recrutements \* taux de réussite)
* TENDANCE (fonction TREND d’Excel)
* MOYENNE (moyenne des recrutements)
Le tableau est ensuite sauvegardé sous le nom `prévisions_financières.xlsx`.
Notez que vous devrez avoir les bibliothèques pandas et openpyxl installées pour exécuter ce code. Vous pouvez l’installer en utilisant pip :
« `bash
pip install pandas openpyxl
« `
J’espère que cela répond à vos besoins ! N’hésitez pas à me demander si vous avez d’autres questions ou si vous avez besoin de modifications. »