# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui crée une feuille Excel contenant les formules nécessaires pour l’analyse des performances :
« `python
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter
# Création d’un DataFrame avec quelques données de test
donnees = {
‘Nom’: [‘John’, ‘Jane’, ‘Bob’, ‘Alice’],
‘Valeur 1’: [10, 20, 30, 40],
‘Valeur 2’: [50, 60, 70, 80]
}
df = pd.DataFrame(donnees)
# Sauvegarde du DataFrame dans un fichier Excel
df.to_excel(‘Analyse_des_performances.xlsx’, index=False)
# Ouvrir le fichier Excel avec OpenPyXL
wb = load_workbook(filename=’Analyse_des_performances.xlsx’)
ws = wb.active
# Ajouter les en-têtes des colonnes
for col, value in enumerate([‘Nom’, ‘Valeur 1’, ‘Valeur 2’]):
ws.cell(row=1, column=col+1).value = value
# Calculer la moyenne, l’écart type, la médiane, le maximum et le minimum pour chaque colonne de valeurs
for col, value in enumerate([‘Valeur 1’, ‘Valeur 2’]):
moyen = df[value].mean()
ecart_type = df[value].std()
mediane = df[value].median()
max_val = df[value].max()
min_val = df[value].min()
# Écrire les résultats dans la feuille Excel
ws.cell(row=2, column=col+1).value = moyen # Moyenne
ws.cell(row=3, column=col+1).value = ecart_type # Écart-type
ws.cell(row=4, column=col+1).value = mediane # Médiane
ws.cell(row=5, column=col+1).value = max_val # Maximum
ws.cell(row=6, column=col+1).value = min_val # Minimum
# Ajouter les formules pour calculer la moyenne, l’écart type, la médiane, le maximum et le minimum
for col in range(2, df.shape[1] + 2):
ws.cell(row=7, column=col).value = ‘=AVERAGE(‘ + get_column_letter(col) + ‘2:’ + get_column_letter(col) + str(df.shape[0]) + ‘)’ # Moyenne
ws.cell(row=8, column=col).value = ‘=STDEV.S(‘ + get_column_letter(col) + ‘2:’ + get_column_letter(col) + str(df.shape[0]) + ‘)’ # Écart-type
ws.cell(row=9, column=col).value = ‘=MEDIAN(‘ + get_column_letter(col) + ‘2:’ + get_column_letter(col) + str(df.shape[0]) + ‘)’ # Médiane
ws.cell(row=10, column=col).value = ‘=’ + get_column_letter(col) + str(1) + ‘:’ + get_column_letter(col) + str(df.shape[0]) + ‘-MAX(‘ + get_column_letter(col) + ‘2:’ + get_column_letter(col) + str(df.shape[0]) + ‘)’ # Maximum
ws.cell(row=11, column=col).value = ‘=MIN(‘ + get_column_letter(col) + ‘2:’ + get_column_letter(col) + str(df.shape[0]) + ‘)’ # Minimum
# Enregistrer le fichier Excel
wb.save(filename=’Analyse_des_performances.xlsx’)
« `
Ce code créé un DataFrame avec quelques données de test, sauvegarde ce dernier dans un fichier Excel, ouvre ensuite ce fichier et ajoute les en-têtes des colonnes. Il calcule ensuite la moyenne, l’écart type, la médiane, le maximum et le minimum pour chaque colonne de valeurs et écrit ces résultats dans la feuille Excel. Enfin, il ajoute les formules nécessaires pour calculer ces valeurs.
Notez que ce code suppose que vous avez installé les bibliothèques `pandas` et `openpyxl` ; si ce n’est pas le cas, vous devrez les installer avant de l’exécuter. »