# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel avec les KPI attendus pour un préparateur/préparatrice en pharmacie :
« `python
import pandas as pd
# Création d’un dataframe
data = {
‘Date’: [‘2022-01-01’, ‘2022-01-02’, ‘2022-01-03’, ‘2022-01-04’, ‘2022-01-05’],
‘Quantité de médicaments préparés’: [10, 15, 8, 12, 18],
‘Quantité de médicaments livrés’: [8, 12, 15, 10, 14],
‘Temps de préparation (en minutes)’: [20, 25, 22, 28, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Calcul des KPI
df[‘MOYENNE’] = df[‘Quantité de médicaments préparés’].mean()
df[‘MAX’] = df[‘Quantité de médicaments préparés’].max()
df[‘MIN’] = df[‘Quantité de médicaments préparés’].min()
df[‘SOMME’] = df[‘Quantité de médicaments préparés’].sum()
# Création d’un tableau Excel
with pd.ExcelWriter(‘Tableau_de_bord.xlsx’) as writer:
# Page 1 : Tableau de bord général
df.to_excel(writer, sheet_name=’Page 1′, index=False)
# Page 2 : Détails des médicaments préparés
df[‘Quantité de médicaments préparés’].to_frame(‘Médicaments préparés’).to_excel(writer, sheet_name=’Page 2′, startrow=5, index=False)
# Page 3 : Détails des médicaments livrés
df[‘Quantité de médicaments livrés’].to_frame(‘Médicaments livrés’).to_excel(writer, sheet_name=’Page 3′, startrow=5, index=False)
# Page 4 : Analyse du temps de préparation
df.groupby(‘Date’)[‘Temps de préparation (en minutes)’].mean().to_frame(‘Temps moyen de préparation’).to_excel(writer, sheet_name=’Page 4′, startrow=5, index=False)
« `
Ce code crée un fichier Excel nommé `Tableau_de_bord.xlsx` avec quatre pages :
1. Page 1 : Tableau de bord général
* Les KPI attendus sont calculés et affichés en haut du tableau.
2. Page 2 : Détails des médicaments préparés
* La quantité de médicaments préparés est détaillée pour chaque jour.
3. Page 3 : Détails des médicaments livrés
* La quantité de médicaments livrés est détaillée pour chaque jour.
4. Page 4 : Analyse du temps de préparation
* Le temps moyen de préparation est calculé et affiché pour chaque jour.
Notez que vous devrez ajuster les noms des colonnes et les valeurs dans le dataframe `data` pour correspondre à vos besoins spécifiques. »