# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée un tableau Excel pour la planification des ressources avec les formules souhaitées :
« `python
import pandas as pd
from datetime import date
# Définition des données
contrôleur = « Nom du Contrôleur »
mois = [« Janvier », « Février », « Mars », « Avril », « Mai », « Juin »]
annee = date.today().year
aujourdhui = date.today()
nb_jours_ouvres = [31, 28, 31, 30, 31, 30]
# Création du tableau DataFrame
df = pd.DataFrame({
‘MOIS’: mois,
‘ANNEE’: annee,
‘AUJOURDHUI’: aujourdhui.strftime(‘%d/%m/%Y’),
‘NB.JOURS.OUVRES’: nb_jours_ouvres
})
# Ajout des formules pour le nombre de jours ouvres (hypothèse : 5 jours par semaine)
df[‘NB.JOURS.OUVRES.REEL’] = df[‘NB.JOURS.OUVRES’] * 5
# Formatage du tableau pour afficher les dates avec la format ‘JJ/MM/AAAA’
df.to_excel(‘planification_ressources.xlsx’, index=False, date_format=’dd/mm/yyyy’)
« `
Cela créera un fichier Excel nommé `planification_ressources.xlsx` dans le même répertoire que votre script Python. Le tableau contiendra les données suivantes :
| MOIS | ANNEE | AUJOURDHUI | NB.JOURS.OUVRES |
| — | — | — | — |
| Janvier | 2023 | 01/02/2023 | 31 |
| Février | 2023 | 01/02/2023 | 28 |
| Mars | 2023 | 01/02/2023 | 31 |
| Avril | 2023 | 01/02/2023 | 30 |
| Mai | 2023 | 01/02/2023 | 31 |
| Juin | 2023 | 01/02/2023 | 30 |
La formule `NB.JOURS.OUVRES.REEL` est calculée en multipliant le nombre de jours ouvres par semaine (5) par le nombre de jours dans chaque mois. »