# Réponse finale obtenue du bot:
response = « Voici un exemple de code Python qui utilise la bibliothèque `pandas` et `openpyxl` pour créer un tableau Excel avec les KPI attendus :
« `python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from datetime import date
# Création d’un dataframe avec des données fictives
data = {
‘Conducteur’ : [‘Pierre’, ‘Marie’, ‘Jean’, ‘Sophie’],
‘KPI_1’ : [10, 20, 30, 40],
‘KPI_2’ : [50, 60, 70, 80]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Calcul des KPI
df[‘MOYENNE_KPI_1’] = df[‘KPI_1’].mean()
df[‘MAX_KPI_1’] = df[‘KPI_1’].max()
df[‘MIN_KPI_1’] = df[‘KPI_1’].min()
df[‘SOMME_KPI_1’] = df[‘KPI_1’].sum()
df[‘MOYENNE_KPI_2’] = df[‘KPI_2’].mean()
df[‘MAX_KPI_2’] = df[‘KPI_2’].max()
df[‘MIN_KPI_2’] = df[‘KPI_2’].min()
df[‘SOMME_KPI_2’] = df[‘KPI_2’].sum()
# Création d’un tableau Excel
wb = Workbook()
ws = wb.active
# En-tête du tableau
ws[‘A1’] = ‘Conducteur’
ws[‘B1’] = ‘KPI_1’
ws[‘C1’] = ‘MOYENNE_KPI_1’
ws[‘D1’] = ‘MAX_KPI_1’
ws[‘E1’] = ‘MIN_KPI_1’
ws[‘F1’] = ‘SOMME_KPI_1’
ws[‘G1’] = ‘KPI_2’
ws[‘H1’] = ‘MOYENNE_KPI_2’
ws[‘I1’] = ‘MAX_KPI_2’
ws[‘J1’] = ‘MIN_KPI_2’
ws[‘K1’] = ‘SOMME_KPI_2’
# Données du tableau
for i, row in df.iterrows():
ws.cell(row=i+2, column=1).value = row[‘Conducteur’]
ws.cell(row=i+2, column=2).value = row[‘KPI_1’]
ws.cell(row=i+2, column=3).value = row[‘MOYENNE_KPI_1’]
ws.cell(row=i+2, column=4).value = row[‘MAX_KPI_1’]
ws.cell(row=i+2, column=5).value = row[‘MIN_KPI_1’]
ws.cell(row=i+2, column=6).value = row[‘SOMME_KPI_1’]
ws.cell(row=i+2, column=7).value = row[‘KPI_2’]
ws.cell(row=i+2, column=8).value = row[‘MOYENNE_KPI_2’]
ws.cell(row=i+2, column=9).value = row[‘MAX_KPI_2’]
ws.cell(row=i+2, column=10).value = row[‘MIN_KPI_2’]
ws.cell(row=i+2, column=11).value = row[‘SOMME_KPI_2’]
# Enregistrement du tableau Excel
wb.save(‘Tableau_de_bord_des_KPI.xlsx’)
« `
Ce code créé un dataframe avec des données fictives pour les conducteurs et leurs KPI. Il calcule ensuite les moyennes, maxima, minima et sommes pour chaque KPI. Finalement, il crée un tableau Excel avec les résultats.
Notez que vous devrez installer les bibliothèques `pandas` et `openpyxl` si vous ne les avez pas déjà installées. Vous pouvez le faire en exécutant la commande `pip install pandas openpyxl`. »