Raporty z Pandas do PDF/CSV/Excel

Eksport do CSV

Podstawowy eksport do CSV:

Python
Kopiuj
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "Nazwa": ["Jan", "Anna", "Piotr"],
    "Wartość": [100, 200, 150],
    "Data": pd.date_range("2024-01-01", periods=3)
})

# Podstawowy eksport do CSV
df.to_csv("raport.csv", index=False)

# Z kodowaniem UTF-8 i separatorami
df.to_csv("raport.csv", index=False, encoding="utf-8-sig", sep=";")

# Z kompresją
df.to_csv("raport.csv.gz", index=False, compression="gzip")

Eksport do Excel z formatowaniem

Zaawansowane formatowanie w Excel:

Python
Kopiuj
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment

# Podstawowy eksport do Excel
df.to_excel("raport.xlsx", index=False)

# Z wieloma arkuszami
with pd.ExcelWriter("raporty.xlsx", engine='openpyxl') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name="Arkusz 1", index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name="Arkusz 2", index=False)

# Z formatowaniem
with pd.ExcelWriter("raport_sformatowany.xlsx", engine='openpyxl') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name="Dane", index=False)

# Formatowanie po zapisaniu
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets["Dane"]

# Formatowanie nagłówków
header_fill = PatternFill(start_color="4472C4", end_color="4472C4", fill_type="solid")
header_font = Font(bold=True, color="FFFFFF")

for cell in worksheet[1]:
    cell.fill = header_fill
    cell.font = header_font
    cell.alignment = Alignment(horizontal="center")

Generowanie PDF z raportu

Tworzenie PDF z DataFrame:

Python
Kopiuj
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
from reportlab.lib.pagesizes import letter
from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Table, TableStyle, Paragraph, Spacer
from reportlab.lib import colors
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet
import pandas as pd

def dataframe_to_pdf(df: pd.DataFrame, output_file: str, title: str = "Raport"):
    """Konwertuje DataFrame do PDF."""
    doc = SimpleDocTemplate(output_file, pagesize=letter)
    elements = []

    styles = getSampleStyleSheet()
    title_style = styles['Title']

    # Tytuł
    elements.append(Paragraph(title, title_style))
    elements.append(Spacer(1, 12))

    # Konwersja DataFrame do tabeli
    data = [df.columns.tolist()] + df.values.tolist()
    table = Table(data)

    # Stylowanie tabeli
    table.setStyle(TableStyle([
        ('BACKGROUND', (0, 0), (-1, 0), colors.grey),
        ('TEXTCOLOR', (0, 0), (-1, 0), colors.whitesmoke),
        ('ALIGN', (0, 0), (-1, -1), 'CENTER'),
        ('FONTNAME', (0, 0), (-1, 0), 'Helvetica-Bold'),
        ('FONTSIZE', (0, 0), (-1, 0), 12),
        ('BOTTOMPADDING', (0, 0), (-1, 0), 12),
        ('BACKGROUND', (0, 1), (-1, -1), colors.beige),
        ('GRID', (0, 0), (-1, -1), 1, colors.black)
    ]))

    elements.append(table)
    doc.build(elements)
    print(f"Raport PDF utworzony: {output_file}")

    # Przykład: generowanie raportu PDF z DataFrame
    df = pd.DataFrame({
    "Nazwa": ["Jan", "Anna", "Piotr"],
    "Wartość": [100, 200, 150]
    })

    dataframe_to_pdf(df, "raport.pdf", "Miesięczny raport sprzedaży")

Kompresja raportów

Automatyczna kompresja dużych raportów:

Python
Kopiuj
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
import gzip
import json

def compress_report(data: dict, output_file: str):
    """Kompresuje raport do pliku gzip."""
    with gzip.open(output_file, 'wt', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        print(f"Raport skompresowany: {output_file}")

    # Przykład: kompresja DataFrame do JSON
df_dict = df.to_dict(orient='records')
compress_report(df_dict, "raport.json.gz")

Wysyłka raportów

Automatyczna wysyłka raportów e-mailem:

Python
Kopiuj
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.base import MIMEBase
from email.mime.text import MIMEText
from email import encoders
from pathlib import Path

def send_report_email(
    report_path: str,
    recipient: str,
    subject: str = "Automatyczny raport"
):
    """Wysyła raport e-mailem."""
    msg = MIMEMultipart()
    msg["From"] = "raporty@firma.pl"
    msg["To"] = recipient
    msg["Subject"] = subject

    body = "W załączniku znajduje się aktualny raport."
    msg.attach(MIMEText(body, "plain"))

    # Załączanie raportu
    with open(report_path, "rb") as f:
        part = MIMEBase("application", "octet-stream")
        part.set_payload(f.read())
        encoders.encode_base64(part)
        part.add_header(
        "Content-Disposition",
        f"attachment; filename= {Path(report_path).name}"
    )
    msg.attach(part)

    # Wysyłka (wymaga konfiguracji SMTP)
    # server = smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587)
    # server.starttls()
    # server.login("user", "password")
    # server.send_message(msg)
    # server.quit()

    print(f"Raport wysłany do: {recipient}")

send_report_email("raport.xlsx", "uzytkownik@firma.pl")

Podsumowanie

Generowanie raportów z Pandas obejmuje:

• Eksport do CSV z kodowaniem i kompresją
• Eksport do Excel z formatowaniem i stylami
• Generowanie PDF z tabelami i nagłówkami
• Kompresję dużych raportów
• Automatyczną wysyłkę raportów e-mailem

Te techniki pozwalają na kompletne automatyzowanie procesu raportowania.

---

➡️ Następny artykuł

Po opanowaniu generowania raportów, naucz się automatyzować harmonogramy zadań:

Harmonogramy zadań w Pythonie: cron, APScheduler, asyncio — automatyczne uruchamianie skryptów o określonych porach, wykorzystanie równoległości i asynchroniczności w automatyzacji.