# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel pour des utilisations en entreprise, spécifiquement pour le domaine de la médecine du travail. Ce tableau peut être utilisé pour répertorier les informations sur les salariés, leur état de santé et leurs capacités professionnelles.
« `python
import pandas as pd
# Création d’un dataframe
data = {
‘Nom’: [‘Jean Dupont’, ‘Marie Poirier’, ‘Pierre Martin’],
‘Prénom’: [‘Jean’, ‘Marie’, ‘Pierre’],
‘Date de naissance’: [’01/01/1990′, ’15/03/1985′, ’20/02/1978′],
‘Adresse’: [’12 Rue de la République’, ’34 Boulevard des Départements’, ’76 Avenue de l\’Europe’],
‘Téléphone’: [’06 75 63 28 19′, ’07 85 92 13 42′, ’03 21 65 78 90′],
‘Mail’: [‘jean.dupont@email.com’, ‘marie.poirier@email.com’, ‘pierre.martin@email.com’],
‘Numéro sécurité sociale’: [123456789, 987654321, 111222333],
‘Date d\’arrivée dans l\’entreprise’: [’01/09/2018′, ’15/02/2020′, ’20/08/2019′],
‘État de santé actuel’: [‘En bonne santé’, ‘Problèmes cardiaques’, ‘Troubles psychologiques’],
‘Capacités professionnelles restantes (en %)’: [100, 80, 90],
‘Certificat médical valide jusqu\’à la date du’: [’30/09/2023′, ’31/12/2022′, ’15/03/2024′]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Écriture dans un fichier Excel
with pd.ExcelWriter(‘tableau_mdt.xlsx’) as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name=’Médecins du Travail’, index=False)
« `
Ce code crée un dataframe `df` à partir d’un dictionnaire de données, puis en écrit le contenu dans un fichier Excel nommé « tableau_mdt.xlsx » avec une feuille appelée « Médecins du Travail ».
Notez que les fonctions sont commentées pour indiquer leur utilisation :
– `pd.DataFrame(data)`: Crée un dataframe à partir d’un dictionnaire de données.
– `with pd.ExcelWriter(‘tableau_mdt.xlsx’) as writer:` : Ouvre le fichier Excel en écriture. Le contexte avec (`with`) assure la fermeture du fichier une fois qu’on sort de ce bloc.
– `df.to_excel(writer, sheet_name=’Médecins du Travail’, index=False)`: Ecrit le contenu du dataframe dans le fichier Excel.
N’oubliez pas d’installer les bibliothèques requises (`pandas`) avant de lancer votre code en utilisant pip : `pip install pandas` »