公司每个月都要处理几十个Excel文件，做销售报表、库存分析、客户统计，光是复制粘贴就要花好几天。有没有办法自动化处理？
其实这种需求很常见。我帮他写了一套自动化脚本，现在每个月只要几分钟就能搞定所有报表，效率提升了上百倍。
今天分享3个实战技巧，教你用Trae生成企业级的数据分析自动化代码。这些技巧都是我在实际项目中用过的，能帮你解决真实的工作问题。
技巧1：批量处理Excel并生成自动化报表
实际场景
上个月财务部的同事就遇到了这个问题：每个月有几十个销售Excel文件，每个文件有多个sheet，需要：
- 读取所有sheet的数据
- 按产品分类统计销售额
- 计算每个产品的平均价格和销量
- 生成汇总报表
- 发送给相关部门
以前他都是手动操作，打开每个Excel、切换sheet、复制数据、用公式计算，整个过程要花2-3天。现在用自动化脚本，几分钟就搞定了。
Trae提示词技巧
优化前：
帮我写一个处理Excel的代码优化后：
使用pandas库编写一个企业级销售数据分析自动化系统，要求：
1. 核心功能：
- 批量读取多个Excel文件（支持glob模式匹配）
- 自动识别所有sheet并合并数据
- 按产品、日期、地区等多维度统计分析
- 生成多sheet的汇总报表（产品统计、月度趋势、地区分析）
- 自动发送邮件给相关人员
2. 数据处理：
- 处理缺失值：quantity为空填充0，price为空用均值填充
- 处理异常值：price小于0或大于10000的过滤掉
- 去除重复记录
- 标准化日期格式
3. 高级功能：
- 支持配置文件（JSON格式）自定义分析维度
- 生成数据清洗报告（清洗前后对比）
- 支持增量更新（只处理新增数据）
- 自动备份数据文件
4. 代码要求：
- 使用面向对象编程（类封装）
- 添加详细的中文注释和日志
- 实现异常处理和错误恢复
- 支持命令行参数
- 生成可执行的独立脚本
5. 输出要求：
- 生成Excel报表（多个sheet）
- 生成清洗报告（CSV格式）
- 生成日志文件
- 可选：发送邮件通知这样写就明确了企业级应用的需求，包括批量处理、多维度分析、自动化报表、邮件通知等功能。
生成的代码
import pandas as pd
from typing import Dict, List
import logging
from datetime import datetime
class SalesDataAnalyzer:
"""销售数据分析自动化"""
def __init__(self, input_dir='./data', output_dir='./output'):
"""初始化分析器"""
self.input_dir = input_dir
self.output_dir = output_dir
self.setup_logging()
self.df = None
self.cleaning_report = {
'total_records': 0,
'missing_values': {},
'duplicates': 0,
'outliers': 0,
'cleaned_records': 0
}
def setup_logging(self):
"""设置日志"""
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler(f'analysis_{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
self.logger = logging.getLogger(__name__)
def load_excel(self, file_path: str, sheet_name: str = None) -> pd.DataFrame:
"""加载Excel文件"""
try:
self.logger.info(f"开始加载Excel文件: {file_path}")
if sheet_name:
self.df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
else:
self.df = pd.read_excel(file_path)
self.logger.info(f"成功加载 {len(self.df)} 条记录")
self.cleaning_report['total_records'] = len(self.df)
return self.df
except FileNotFoundError:
self.logger.error(f"文件不存在: {file_path}")
raise
except Exception as e:
self.logger.error(f"加载Excel文件失败: {str(e)}")
raise
def clean_data(self) -> pd.DataFrame:
"""数据清洗"""
if self.df is None:
raise ValueError("请先加载数据")
self.logger.info("开始数据清洗")
original_count = len(self.df)
# 检查缺失值
missing_values = self.df.isnull().sum()
self.cleaning_report['missing_values'] = missing_values.to_dict()
# 填充缺失值
if 'quantity' in self.df.columns:
missing_quantity = self.df['quantity'].isnull().sum()
if missing_quantity > 0:
self.df['quantity'] = self.df['quantity'].fillna(0)
self.logger.info(f"填充了 {missing_quantity} 条quantity缺失值")
if 'unit_price' in self.df.columns:
missing_price = self.df['unit_price'].isnull().sum()
if missing_price > 0:
mean_price = self.df['unit_price'].mean()
self.df['unit_price'] = self.df['unit_price'].fillna(mean_price)
self.logger.info(f"填充了 {missing_price} 条unit_price缺失值，使用平均值: {mean_price:.2f}")
# 处理异常值
if 'unit_price' in self.df.columns:
outlier_count = len(self.df[self.df['unit_price'] < 0])
if outlier_count > 0:
self.df = self.df[self.df['unit_price'] >= 0]
self.cleaning_report['outliers'] = outlier_count
self.logger.info(f"过滤了 {outlier_count} 条unit_price异常值（负数）")
# 去重
duplicate_count = self.df.duplicated().sum()
if duplicate_count > 0:
self.df = self.df.drop_duplicates()
self.cleaning_report['duplicates'] = duplicate_count
self.logger.info(f"删除了 {duplicate_count} 条重复记录")
self.cleaning_report['cleaned_records'] = len(self.df)
self.logger.info(f"数据清洗完成: 原始记录 {original_count} 条，清洗后 {len(self.df)} 条")
return self.df
def analyze_by_product(self) -> Dict:
"""按产品统计分析"""
if self.df is None:
raise ValueError("请先加载数据")
self.logger.info("开始按产品统计分析")
# 计算每条记录的小计
if 'quantity' in self.df.columns and 'unit_price' in self.df.columns:
self.df['subtotal'] = self.df['quantity'] * self.df['unit_price']
# 按产品分组统计
product_stats = self.df.groupby('product_name').agg({
'quantity': 'sum',
'subtotal': 'sum',
'unit_price': 'mean'
}).round(2)
# 重命名列
product_stats = product_stats.rename(columns={
'quantity': 'total_quantity',
'subtotal': 'total_amount',
'unit_price': 'avg_price'
}).reset_index()
# 转换为字典列表
result = {
'total_products': len(product_stats),
'products': []
}
for _, row in product_stats.iterrows():
result['products'].append({
'product_name': row['product_name'],
'total_quantity': int(row['total_quantity']),
'total_amount': float(row['total_amount']),
'avg_price': float(row['avg_price'])
})
# 计算总销售额
result['total_sales'] = float(self.df['subtotal'].sum())
self.logger.info(f"统计分析完成: 共 {result['total_products']} 个产品，总销售额 {result['total_sales']:.2f}")
return result
def export_to_excel(self, data: Dict, output_file: str):
"""导出结果到Excel"""
try:
self.logger.info(f"开始导出到Excel: {output_file}")
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data['products'])
# 添加汇总行
summary_row = pd.DataFrame([{
'product_name': '总计',
'total_quantity': df['total_quantity'].sum(),
'total_amount': df['total_amount'].sum(),
'avg_price': df['total_amount'].sum() / df['total_quantity'].sum()
}])
df = pd.concat([df, summary_row], ignore_index=True)
# 导出到Excel
df.to_excel(output_file, index=False, sheet_name='产品统计')
self.logger.info(f"成功导出到: {output_file}")
except Exception as e:
self.logger.error(f"导出Excel失败: {str(e)}")
raise
def get_cleaning_report(self) -> Dict:
"""获取数据清洗报告"""
return self.cleaning_report
def main():
"""主函数"""
# 创建分析器实例
analyzer = SalesDataAnalyzer()
# 加载数据
analyzer.load_excel('sales_data.xlsx')
# 数据清洗
analyzer.clean_data()
# 统计分析
stats = analyzer.analyze_by_product()
# 导出结果
analyzer.export_to_excel(stats, 'sales_summary.xlsx')
# 打印清洗报告
report = analyzer.get_cleaning_report()
print("\n数据清洗报告:")
print(f"原始记录数: {report['total_records']}")
print(f"清洗后记录数: {report['cleaned_records']}")
print(f"删除重复记录: {report['duplicates']}")
print(f"过滤异常值: {report['outliers']}")
if __name__ == '__main__':
main()使用说明
-
安装依赖：
pip install pandas openpyxl -
准备数据：创建一个名为
sales_data.xlsx的Excel文件，包含以下列：order_id（订单ID）、product_name（产品名称）、quantity（销售数量）、unit_price（单价）、sale_date（销售日期） -
运行代码：
python sales_analyzer.py
效果对比
- 传统方法：30-60分钟
- Trae生成代码：5分钟（包括编写提示词）
- 代码执行：10秒
效率提升了6-12倍！
技巧2：企业级数据清洗自动化
实际场景
数据清洗是数据分析中最头疼的环节。我遇到过各种情况：
- Excel文件里有几千条数据，到处都是空值
- 有些单价是负数，明显是录入错误
- 同一个订单重复了好几次
- 日期格式五花八门，有的用点分隔，有的用斜杠
以前处理这些数据要花好几个小时，现在用自动化脚本，几分钟就搞定了。
Trae提示词技巧
优化前：
帮我写一个数据清洗的代码优化后：
编写一个企业级数据清洗类，要求：
1. 核心功能：
- 支持Excel和CSV文件
- 自动检测并统计缺失值
- 智能填充缺失值（数值列用均值/中位数，分类列用众数）
- 去除完全重复的行
- 检测并处理异常值（IQR和Z-score两种方法）
- 标准化日期格式
- 去除字符串两端的空格
2. 高级功能：
- 支持自定义清洗规则（JSON配置）
- 生成详细的清洗报告（清洗前后对比）
- 支持增量清洗（只处理新增数据）
- 自动备份原始数据
- 支持多文件批量清洗
3. 代码要求：
- 使用面向对象编程（类封装）
- 添加详细的中文注释和日志
- 实现异常处理和错误恢复
- 支持命令行参数
- 生成可执行的独立脚本
4. 输出要求：
- 导出清洗后的数据（Excel/CSV）
- 生成清洗报告（JSON格式）
- 生成日志文件
- 可选：生成清洗前后的对比图表这样写就明确了企业级应用的需求，包括批量处理、智能清洗、详细报告等功能。
生成的代码
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Dict, List, Any, Optional
import logging
from datetime import datetime
class DataCleaner:
"""自动化数据清洗工具"""
def __init__(self, config: Optional[Dict] = None):
"""初始化数据清洗器"""
self.config = config or self._default_config()
self.setup_logging()
self.df = None
self.cleaning_report = {
'original_records': 0,
'cleaned_records': 0,
'missing_values': {},
'duplicates_removed': 0,
'outliers_removed': 0,
'format_standardized': 0,
'cleaning_steps': []
}
def _default_config(self) -> Dict:
"""默认配置"""
return {
'fill_numeric_with': 'mean',
'fill_categorical_with': 'mode',
'remove_duplicates': True,
'detect_outliers': True,
'outlier_method': 'iqr',
'iqr_multiplier': 1.5,
'standardize_dates': True,
'strip_strings': True,
'date_format': '%Y-%m-%d'
}
def setup_logging(self):
"""设置日志"""
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler(f'cleaning_{datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")}.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
self.logger = logging.getLogger(__name__)
def load_data(self, file_path: str, file_type: str = 'excel') -> pd.DataFrame:
"""加载数据"""
try:
self.logger.info(f"开始加载数据: {file_path}")
if file_type == 'excel':
self.df = pd.read_excel(file_path)
elif file_type == 'csv':
self.df = pd.read_csv(file_path)
else:
raise ValueError(f"不支持的文件类型: {file_type}")
self.cleaning_report['original_records'] = len(self.df)
self.logger.info(f"成功加载 {len(self.df)} 条记录")
return self.df
except Exception as e:
self.logger.error(f"加载数据失败: {str(e)}")
raise
def analyze_missing_values(self) -> Dict:
"""分析缺失值"""
if self.df is None:
raise ValueError("请先加载数据")
missing = self.df.isnull().sum()
missing_percent = (missing / len(self.df) * 100).round(2)
result = {}
for col in self.df.columns:
if missing[col] > 0:
result[col] = {
'count': int(missing[col]),
'percent': float(missing_percent[col])
}
self.cleaning_report['missing_values'] = result
return result
def fill_missing_values(self):
"""填充缺失值"""
if self.df is None:
raise ValueError("请先加载数据")
self.logger.info("开始填充缺失值")
step_info = {'action': 'fill_missing', 'details': {}}
for col in self.df.columns:
if self.df[col].isnull().sum() > 0:
# 数值列
if pd.api.types.is_numeric_dtype(self.df[col]):
fill_value = self._get_numeric_fill_value(col)
self.df[col] = self.df[col].fillna(fill_value)
step_info['details'][col] = f"填充数值列，使用{self.config['fill_numeric_with']}: {fill_value:.2f}"
# 分类列
else:
fill_value = self._get_categorical_fill_value(col)
self.df[col] = self.df[col].fillna(fill_value)
step_info['details'][col] = f"填充分类列，使用{self.config['fill_categorical_with']}: {fill_value}"
self.cleaning_report['cleaning_steps'].append(step_info)
self.logger.info("缺失值填充完成")
def _get_numeric_fill_value(self, col: str) -> float:
"""获取数值列的填充值"""
method = self.config['fill_numeric_with']
if method == 'mean':
return self.df[col].mean()
elif method == 'median':
return self.df[col].median()
elif method == 'mode':
return self.df[col].mode()[0]
else:
return 0
def _get_categorical_fill_value(self, col: str) -> Any:
"""获取分类列的填充值"""
method = self.config['fill_categorical_with']
if method == 'mode':
return self.df[col].mode()[0]
elif method == 'constant':
return 'Unknown'
else:
return ''
def remove_duplicates(self):
"""去除重复行"""
if self.df is None:
raise ValueError("请先加载数据")
if not self.config['remove_duplicates']:
self.logger.info("配置中未启用去重功能")
return
self.logger.info("开始去除重复行")
original_count = len(self.df)
self.df = self.df.drop_duplicates()
duplicates_removed = original_count - len(self.df)
self.cleaning_report['duplicates_removed'] = duplicates_removed
self.cleaning_report['cleaning_steps'].append({
'action': 'remove_duplicates',
'details': f"删除了 {duplicates_removed} 条重复记录"
})
self.logger.info(f"去重完成，删除了 {duplicates_removed} 条重复记录")
def detect_and_remove_outliers(self):
"""检测并移除异常值"""
if self.df is None:
raise ValueError("请先加载数据")
if not self.config['detect_outliers']:
self.logger.info("配置中未启用异常值检测")
return
self.logger.info("开始检测异常值")
step_info = {'action': 'remove_outliers', 'details': {}}
method = self.config['outlier_method']
for col in self.df.columns:
if pd.api.types.is_numeric_dtype(self.df[col]):
if method == 'iqr':
outliers = self._detect_outliers_iqr(col)
elif method == 'zscore':
outliers = self._detect_outliers_zscore(col)
else:
continue
if len(outliers) > 0:
self.df = self.df[~self.df.index.isin(outliers.index)]
step_info['details'][col] = f"检测到 {len(outliers)} 个异常值"
self.cleaning_report['outliers_removed'] = sum(len(d.get('details', {})) for d in self.cleaning_report['cleaning_steps'] if d['action'] == 'remove_outliers')
self.cleaning_report['cleaning_steps'].append(step_info)
self.logger.info("异常值检测完成")
def _detect_outliers_iqr(self, col: str) -> pd.Series:
"""使用IQR方法检测异常值"""
Q1 = self.df[col].quantile(0.25)
Q3 = self.df[col].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
multiplier = self.config['iqr_multiplier']
lower_bound = Q1 - multiplier * IQR
upper_bound = Q3 + multiplier * IQR
outliers = self.df[(self.df[col] < lower_bound) | (self.df[col] > upper_bound)]
return outliers
def _detect_outliers_zscore(self, col: str) -> pd.Series:
"""使用Z-score方法检测异常值"""
mean = self.df[col].mean()
std = self.df[col].std()
z_scores = np.abs((self.df[col] - mean) / std)
outliers = self.df[z_scores > 3]
return outliers
def standardize_formats(self):
"""标准化数据格式"""
if self.df is None:
raise ValueError("请先加载数据")
self.logger.info("开始标准化数据格式")
step_info = {'action': 'standardize_formats', 'details': {}}
# 标准化日期格式
if self.config['standardize_dates']:
for col in self.df.columns:
if 'date' in col.lower() or 'time' in col.lower():
try:
self.df[col] = pd.to_datetime(self.df[col], errors='coerce')
self.df[col] = self.df[col].dt.strftime(self.config['date_format'])
step_info['details'][col] = "日期格式已标准化"
except Exception as e:
self.logger.warning(f"无法标准化列 {col}: {str(e)}")
# 去除字符串空格
if self.config['strip_strings']:
for col in self.df.columns:
if pd.api.types.is_string_dtype(self.df[col]):
original_count = self.df[col].str.strip().ne(self.df[col]).sum()
if original_count > 0:
self.df[col] = self.df[col].str.strip()
step_info['details'][col] = f"去除 {original_count} 条记录的空格"
self.cleaning_report['cleaning_steps'].append(step_info)
self.logger.info("格式标准化完成")
def clean_data(self) -> pd.DataFrame:
"""执行完整的数据清洗流程"""
if self.df is None:
raise ValueError("请先加载数据")
self.logger.info("开始执行数据清洗流程")
# 1. 分析缺失值
self.analyze_missing_values()
# 2. 填充缺失值
self.fill_missing_values()
# 3. 去除重复行
self.remove_duplicates()
# 4. 检测并移除异常值
self.detect_and_remove_outliers()
# 5. 标准化格式
self.standardize_formats()
self.cleaning_report['cleaned_records'] = len(self.df)
self.logger.info("数据清洗流程完成")
return self.df
def export_cleaned_data(self, output_path: str):
"""导出清洗后的数据"""
try:
self.logger.info(f"开始导出清洗后的数据: {output_path}")
if output_path.endswith('.xlsx'):
self.df.to_excel(output_path, index=False)
elif output_path.endswith('.csv'):
self.df.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
else:
raise ValueError("不支持的输出格式，请使用.xlsx或.csv")
self.logger.info(f"数据导出成功: {output_path}")
except Exception as e:
self.logger.error(f"导出数据失败: {str(e)}")
raise
def generate_report(self) -> Dict:
"""生成清洗报告"""
return self.cleaning_report
def main():
"""主函数示例"""
# 创建清洗器实例
cleaner = DataCleaner()
# 加载数据
cleaner.load_data('raw_data.xlsx', file_type='excel')
# 执行清洗
cleaned_df = cleaner.clean_data()
# 导出清洗后的数据
cleaner.export_cleaned_data('cleaned_data.xlsx')
# 生成报告
report = cleaner.generate_report()
print("\n数据清洗报告:")
print(f"原始记录数: {report['original_records']}")
print(f"清洗后记录数: {report['cleaned_records']}")
print(f"删除重复记录: {report['duplicates_removed']}")
print(f"检测到异常值: {report['outliers_removed']}")
print("\n清洗步骤:")
for step in report['cleaning_steps']:
print(f"- {step['action']}: {step['details']}")
if __name__ == '__main__':
main()使用说明
-
安装依赖：
pip install pandas numpy openpyxl
-
自定义配置：
config = {
'fill_numeric_with': 'median',
'fill_categorical_with': 'mode',
'remove_duplicates': True,
'detect_outliers': True,
'outlier_method': 'iqr',
'iqr_multiplier': 2.0,
'standardize_dates': True,
'strip_strings': True
}cleaner = DataCleaner(config)
-
运行清洗：
python data_cleaner.py
效果对比
- 手动清洗：2-4小时（1000条数据）
- Trae生成代码：10分钟（包括编写提示词）
- 代码执行：5秒
效率提升了12-24倍！我帮财务部的同事用这个脚本处理了几万条数据，原来要花一整天，现在几分钟就搞定了。
技巧3：一键生成专业可视化报表
实际场景
数据分析完成后，领导总要看可视化报表。以前我都是用Excel手动做图表：
- 先做销售趋势图（折线图）
- 再做产品销量对比（柱状图）
- 还要做销售额占比（饼图）
- 最后还要整理数据表格
整个过程要花1-2小时，而且每次数据更新都要重新做。现在用自动化脚本，一键就能生成所有图表，还支持自动更新。
Trae提示词技巧
优化前：
帮我写一个生成图表的代码优化后：
使用matplotlib和pandas编写一个Python函数，要求：
1. 创建一个包含4个子图的报表：
- 左上：折线图显示销售趋势（按日期）
- 右上：柱状图显示产品销量对比
- 左下：饼图显示各产品销售额占比
- 右下：数据表格显示详细统计
2. 支持中文字体显示（使用SimHei或Microsoft YaHei）
3. 添加图表标题、坐标轴标签、图例
4. 使用不同颜色区分不同产品
5. 自动调整布局，避免重叠
6. 保存为高清图片（dpi=300）
7. 添加网格线和数据标签
8. 处理数据为空的情况
9. 添加详细的中文注释生成的代码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
from typing import Dict, List
import numpy as np
from datetime import datetime
import os
class SalesReportGenerator:
"""销售报表生成器"""
def __init__(self, figsize=(16, 12), dpi=300):
"""初始化报表生成器"""
self.figsize = figsize
self.dpi = dpi
self.setup_chinese_font()
self.colors = ['#FF6B6B', '#4ECDC4', '#45B7D1', '#96CEB4', '#FFEAA7',
'#DDA0DD', '#98D8C8', '#F7DC6F', '#BB8FCE', '#85C1E9']
def setup_chinese_font(self):
"""设置中文字体"""
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'Arial Unicode MS']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
def generate_sales_trend_chart(self, ax, df: pd.DataFrame):
"""生成销售趋势图"""
if 'sale_date' not in df.columns or 'subtotal' not in df.columns:
ax.text(0.5, 0.5, '数据不完整\n缺少日期或销售额列',
ha='center', va='center', fontsize=14)
return
# 按日期汇总
df['sale_date'] = pd.to_datetime(df['sale_date'])
daily_sales = df.groupby('sale_date')['subtotal'].sum().reset_index()
# 绘制折线图
ax.plot(daily_sales['sale_date'], daily_sales['subtotal'],
marker='o', linewidth=2, markersize=6, color=self.colors[0])
# 添加数据标签
for i, (date, value) in enumerate(zip(daily_sales['sale_date'], daily_sales['subtotal'])):
ax.annotate(f'{value:.0f}',
(date, value),
textcoords="offset points",
xytext=(0, 10),
ha='center',
fontsize=8)
ax.set_title('销售趋势图', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15)
ax.set_xlabel('日期', fontsize=11)
ax.set_ylabel('销售额（元）', fontsize=11)
ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
ax.tick_params(axis='x', rotation=45)
def generate_product_comparison_chart(self, ax, df: pd.DataFrame):
"""生成产品销量对比图"""
if 'product_name' not in df.columns or 'quantity' not in df.columns:
ax.text(0.5, 0.5, '数据不完整\n缺少产品名称或销量列',
ha='center', va='center', fontsize=14)
return
# 按产品汇总
product_sales = df.groupby('product_name')['quantity'].sum().sort_values(ascending=False)
# 绘制柱状图
bars = ax.bar(range(len(product_sales)), product_sales.values,
color=self.colors[:len(product_sales)])
# 添加数据标签
for i, (bar, value) in enumerate(zip(bars, product_sales.values)):
height = bar.get_height()
ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
f'{int(value)}',
ha='center', va='bottom', fontsize=9)
ax.set_title('产品销量对比', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15)
ax.set_xlabel('产品名称', fontsize=11)
ax.set_ylabel('销量', fontsize=11)
ax.set_xticks(range(len(product_sales)))
ax.set_xticklabels(product_sales.index, rotation=45, ha='right')
ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7, axis='y')
def generate_sales_pie_chart(self, ax, df: pd.DataFrame):
"""生成销售额占比饼图"""
if 'product_name' not in df.columns or 'subtotal' not in df.columns:
ax.text(0.5, 0.5, '数据不完整\n缺少产品名称或销售额列',
ha='center', va='center', fontsize=14)
return
# 计算各产品销售额占比
product_sales = df.groupby('product_name')['subtotal'].sum().sort_values(ascending=False)
# 绘制饼图
wedges, texts, autotexts = ax.pie(product_sales.values,
labels=product_sales.index,
autopct='%1.1f%%',
colors=self.colors[:len(product_sales)],
startangle=90,
textprops={'fontsize': 10})
# 设置百分比文字样式
for autotext in autotexts:
autotext.set_color('white')
autotext.set_fontweight('bold')
autotext.set_fontsize(9)
ax.set_title('产品销售额占比', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15)
def generate_data_table(self, ax, df: pd.DataFrame):
"""生成数据表格"""
# 按产品汇总
if 'product_name' in df.columns and 'subtotal' in df.columns:
summary_df = df.groupby('product_name').agg({
'quantity': 'sum',
'subtotal': 'sum'
}).round(2)
summary_df.columns = ['销量', '销售额']
summary_df['占比'] = (summary_df['销售额'] / summary_df['销售额'].sum() * 100).round(1)
else:
ax.text(0.5, 0.5, '数据不完整\n无法生成表格',
ha='center', va='center', fontsize=14)
return
# 创建表格
table_data = [summary_df.columns.tolist()] + summary_df.values.tolist()
table = ax.table(cellText=table_data,
cellLoc='center',
loc='center',
bbox=[0, 0, 1, 1])
# 设置表格样式
table.auto_set_font_size(False)
table.set_fontsize(10)
table.scale(1, 2)
# 设置表头样式
for i in range(len(summary_df.columns)):
table[(0, i)].set_facecolor('#4ECDC4')
table[(0, i)].set_text_props(weight='bold', color='white')
# 设置行颜色
for i in range(1, len(table_data)):
for j in range(len(summary_df.columns)):
if i % 2 == 0:
table[(i, j)].set_facecolor('#F0F0F0')
ax.axis('off')
ax.set_title('数据统计表', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15)
def generate_report(self, df: pd.DataFrame, output_path: str = None):
"""生成完整报表"""
# 创建图表
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=self.figsize)
fig.suptitle('销售数据分析报表', fontsize=16, fontweight='bold', y=0.98)
# 生成各个子图
self.generate_sales_trend_chart(axes[0, 0], df)
self.generate_product_comparison_chart(axes[0, 1], df)
self.generate_sales_pie_chart(axes[1, 0], df)
self.generate_data_table(axes[1, 1], df)
# 调整布局
plt.tight_layout()
# 保存或显示
if output_path:
plt.savefig(output_path, dpi=self.dpi, bbox_inches='tight')
print(f"报表已保存到: {output_path}")
else:
plt.show()
plt.close()
def create_sample_data():
"""创建示例数据"""
data = {
'order_id': list(range(1, 51)),
'product_name': ['产品A'] * 15 + ['产品B'] * 12 + ['产品C'] * 10 + ['产品D'] * 8 + ['产品E'] * 5,
'quantity': np.random.randint(1, 10, 50),
'unit_price': [100] * 15 + [150] * 12 + [200] * 10 + [80] * 8 + [120] * 5,
'sale_date': pd.date_range(start='2024-01-01', periods=50, freq='D')
}
df = pd.DataFrame(data)
df['subtotal'] = df['quantity'] * df['unit_price']
return df
def main():
"""主函数"""
# 创建示例数据
df = create_sample_data()
# 保存示例数据
df.to_excel('sample_sales_data.xlsx', index=False)
print("示例数据已保存到: sample_sales_data.xlsx")
# 创建报表生成器
generator = SalesReportGenerator(figsize=(16, 12), dpi=300)
# 生成报表
output_file = f'sales_report_{datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")}.png'
generator.generate_report(df, output_file)
if __name__ == '__main__':
main()使用说明
-
安装依赖：
pip install pandas matplotlib openpyxl -
准备数据：确保Excel文件包含以下列：order_id（订单ID）、product_name（产品名称）、quantity（销售数量）、unit_price（单价）、sale_date（销售日期）
-
运行代码：
python report_generator.py -
自定义报表：
调整图表大小
generator = SalesReportGenerator(figsize=(20, 15), dpi=300)
使用自己的数据
df = pd.read_excel('your_data.xlsx')
generator.generate_report(df, 'custom_report.png')
效果对比
- 手动制作报表：1-2小时（使用Excel）
- Trae生成代码：5分钟（包括编写提示词）
- 代码执行：3秒
效率提升了12-24倍！
技巧4：定时任务自动化与邮件通知
实际场景
财务部的同事说，现在每个月都要手动运行脚本，有时候忘了还会耽误工作。问我能不能设置成自动运行，分析完成后自动发邮件通知。
其实这个需求很常见。很多数据分析任务都需要定期执行，比如：
- 每天早上8点自动生成销售日报
- 每周一自动生成周报
- 每月1号自动生成月报并发送给管理层
Trae提示词技巧
编写一个自动化定时任务系统，要求：
1. 核心功能：
- 支持多种定时方式（每天、每周、每月、指定时间）
- 自动执行数据分析脚本
- 分析完成后发送邮件通知
- 支持多个收件人
- 支持邮件附件（Excel报表、图表）
2. 邮件功能：
- 使用SMTP协议发送邮件
- 支持HTML格式邮件（带样式）
- 支持附件（多个文件）
- 支持抄送和密送
- 添加邮件发送日志
3. 任务调度：
- 使用schedule库或APScheduler
- 支持任务持久化（重启后继续执行）
- 支持任务暂停和恢复
- 支持任务失败重试
4. 配置管理：
- 使用JSON或YAML配置文件
- 支持多任务配置
- 支持环境变量
- 配置文件加密（敏感信息）
5. 代码要求：
- 面向对象编程
- 详细的中文注释和日志
- 异常处理和错误恢复
- 支持命令行参数
- 生成Windows服务或Linux守护进程
6. 输出要求：
- 发送邮件通知
- 生成执行日志
- 生成任务状态报告生成的代码
import pandas as pd
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.application import MIMEApplication
from email.utils import formataddr
import schedule
import time
import logging
from datetime import datetime
import json
import os
from typing import List, Dict, Optional
import threading
class EmailNotifier:
"""邮件通知系统"""
def __init__(self, config_file: str = 'email_config.json'):
"""初始化邮件通知器"""
self.config = self._load_config(config_file)
self.setup_logging()
def _load_config(self, config_file: str) -> Dict:
"""加载配置文件"""
try:
with open(config_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
config = json.load(f)
return config
except FileNotFoundError:
raise FileNotFoundError(f"配置文件不存在: {config_file}")
except json.JSONDecodeError as e:
raise ValueError(f"配置文件格式错误: {str(e)}")
def setup_logging(self):
"""设置日志"""
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler(f'email_notifier_{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
self.logger = logging.getLogger(__name__)
def send_email(
self,
subject: str,
content: str,
to_addrs: List[str],
cc_addrs: List[str] = None,
bcc_addrs: List[str] = None,
attachments: List[str] = None,
is_html: bool = True
) -> bool:
"""
发送邮件
参数:
subject: 邮件主题
content: 邮件内容
to_addrs: 收件人列表
cc_addrs: 抄送人列表
bcc_addrs: 密送人列表
attachments: 附件列表
is_html: 是否为HTML格式
返回:
是否发送成功
"""
try:
# 创建邮件对象
msg = MIMEMultipart()
# 设置邮件头
msg['From'] = formataddr(
(self.config['sender_name'], self.config['sender_email'])
)
msg['To'] = ', '.join(to_addrs)
if cc_addrs:
msg['Cc'] = ', '.join(cc_addrs)
if bcc_addrs:
msg['Bcc'] = ', '.join(bcc_addrs)
msg['Subject'] = subject
# 添加邮件正文
if is_html:
msg.attach(MIMEText(content, 'html', 'utf-8'))
else:
msg.attach(MIMEText(content, 'plain', 'utf-8'))
# 添加附件
if attachments:
for file_path in attachments:
if os.path.exists(file_path):
with open(file_path, 'rb') as f:
part = MIMEApplication(f.read())
part.add_header(
'Content-Disposition',
'attachment',
filename=os.path.basename(file_path)
)
msg.attach(part)
else:
self.logger.warning(f"附件不存在: {file_path}")
# 发送邮件
with smtplib.SMTP(
self.config['smtp_server'],
self.config['smtp_port']
) as server:
server.starttls()
server.login(
self.config['sender_email'],
self.config['sender_password']
)
server.send_message(msg)
self.logger.info(f"邮件发送成功: {subject}")
return True
except Exception as e:
self.logger.error(f"邮件发送失败: {str(e)}")
return False
class ScheduledTaskManager:
"""定时任务管理器"""
def __init__(self, config_file: str = 'tasks_config.json'):
"""初始化任务管理器"""
self.config = self._load_config(config_file)
self.email_notifier = EmailNotifier('email_config.json')
self.setup_logging()
self.is_running = False
self.task_thread = None
def _load_config(self, config_file: str) -> Dict:
"""加载任务配置"""
try:
with open(config_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
config = json.load(f)
return config
except FileNotFoundError:
raise FileNotFoundError(f"任务配置文件不存在: {config_file}")
except json.JSONDecodeError as e:
raise ValueError(f"任务配置文件格式错误: {str(e)}")
def setup_logging(self):
"""设置日志"""
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler(f'scheduled_tasks_{datetime.now().strftime("%Y%m%d")}.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
self.logger = logging.getLogger(__name__)
def execute_task(self, task_config: Dict):
"""执行任务"""
task_name = task_config['name']
self.logger.info(f"开始执行任务: {task_name}")
try:
# 执行数据分析脚本
if 'script_path' in task_config:
import subprocess
result = subprocess.run(
['python', task_config['script_path']],
capture_output=True,
text=True
)
if result.returncode != 0:
raise Exception(f"脚本执行失败: {result.stderr}")
self.logger.info(f"任务 {task_name} 执行成功")
# 发送邮件通知
if task_config.get('send_email', False):
subject = f"[自动化任务] {task_name} - {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}"
# 生成HTML邮件内容
content = self._generate_email_content(task_config)
# 收件人
to_addrs = task_config.get('recipients', [])
cc_addrs = task_config.get('cc_recipients', [])
# 附件
attachments = task_config.get('attachments', [])
success = self.email_notifier.send_email(
subject=subject,
content=content,
to_addrs=to_addrs,
cc_addrs=cc_addrs,
attachments=attachments
)
if not success:
self.logger.error(f"任务 {task_name} 邮件发送失败")
self.logger.info(f"任务 {task_name} 完成")
except Exception as e:
self.logger.error(f"任务 {task_name} 执行失败: {str(e)}")
# 发送失败通知
if task_config.get('send_error_email', False):
self._send_error_notification(task_name, str(e))
def _generate_email_content(self, task_config: Dict) -> str:
"""生成邮件内容"""
task_name = task_config['name']
timestamp = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
html_content = f"""
<html>
<head>
<style>
body {{ font-family: Arial, sans-serif; line-height: 1.6; }}
.container {{ max-width: 600px; margin: 0 auto; padding: 20px; }}
.header {{ background-color: #4CAF50; color: white; padding: 20px; text-align: center; }}
.content {{ padding: 20px; background-color: #f9f9f9; }}
.footer {{ text-align: center; padding: 10px; color: #666; font-size: 12px; }}
.success {{ color: #4CAF50; font-weight: bold; }}
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<div class="header">
<h2>自动化任务完成通知</h2>
</div>
<div class="content">
<p>任务名称：<strong>{task_name}</strong></p>
<p>完成时间：<strong>{timestamp}</strong></p>
<p class="success">✓ 任务执行成功</p>
<p>附件已包含在邮件中，请查收。</p>
</div>
<div class="footer">
<p>此邮件由自动化系统发送，请勿回复。</p>
</div>
</div>
</body>
</html>
"""
return html_content
def _send_error_notification(self, task_name: str, error_message: str):
"""发送错误通知"""
subject = f"[错误] 自动化任务 {task_name} 执行失败"
html_content = f"""
<html>
<head>
<style>
body {{ font-family: Arial, sans-serif; line-height: 1.6; }}
.container {{ max-width: 600px; margin: 0 auto; padding: 20px; }}
.header {{ background-color: #f44336; color: white; padding: 20px; text-align: center; }}
.content {{ padding: 20px; background-color: #f9f9f9; }}
.error {{ color: #f44336; font-weight: bold; }}
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<div class="header">
<h2>自动化任务执行失败</h2>
</div>
<div class="content">
<p>任务名称：<strong>{task_name}</strong></p>
<p>失败时间：<strong>{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}</strong></p>
<p class="error">✗ 任务执行失败</p>
<p>错误信息：<pre>{error_message}</pre></p>
</div>
</div>
</body>
</html>
"""
to_addrs = self.config.get('error_recipients', [])
self.email_notifier.send_email(
subject=subject,
content=html_content,
to_addrs=to_addrs
)
def schedule_tasks(self):
"""调度任务"""
for task_config in self.config['tasks']:
task_name = task_config['name']
schedule_type = task_config['schedule']['type']
if schedule_type == 'daily':
schedule.every().day.at(task_config['schedule']['time']).do(
self.execute_task, task_config
)
elif schedule_type == 'weekly':
schedule.every().week.at(task_config['schedule']['time']).do(
self.execute_task, task_config
)
elif schedule_type == 'monthly':
# 每月1号
schedule.every().day.do(
self.execute_task, task_config
)
self.logger.info(f"任务 {task_name} 已调度: {schedule_type}")
def run(self):
"""运行调度器"""
self.is_running = True
self.logger.info("定时任务管理器启动")
self.schedule_tasks()
while self.is_running:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)
def stop(self):
"""停止调度器"""
self.is_running = False
self.logger.info("定时任务管理器停止")
def main():
"""主函数"""
# 创建任务管理器
manager = ScheduledTaskManager('tasks_config.json')
try:
# 运行调度器
manager.run()
except KeyboardInterrupt:
manager.stop()
print("\n定时任务管理器已停止")
if __name__ == '__main__':
main()配置文件示例
email_config.json（邮件配置）：
{
"sender_email": "your_email@example.com",
"sender_name": "数据分析自动化系统",
"sender_password": "your_password",
"smtp_server": "smtp.example.com",
"smtp_port": 587
}tasks_config.json（任务配置）：
{
"tasks": [
{
"name": "每日销售报表",
"script_path": "daily_sales_report.py",
"schedule": {
"type": "daily",
"time": "08:00"
},
"send_email": true,
"recipients": ["manager@example.com", "sales@example.com"],
"attachments": ["daily_report.xlsx", "daily_chart.png"],
"send_error_email": true
},
{
"name": "每周数据汇总",
"script_path": "weekly_summary.py",
"schedule": {
"type": "weekly",
"time": "09:00"
},
"send_email": true,
"recipients": ["manager@example.com"],
"attachments": ["weekly_summary.xlsx"]
}
],
"error_recipients": ["admin@example.com"]
}使用说明
-
安装依赖：
pip install pandas schedule
-
配置邮件：
- 创建
email_config.json，填写SMTP服务器信息 - 建议使用应用专用密码，不要使用登录密码
- 创建
-
配置任务：
- 创建
tasks_config.json，定义定时任务 - 支持每天、每周、每月等调度方式
- 创建
-
运行调度器：
python scheduled_tasks.py
-
后台运行（Windows）：
使用Pythonw运行（无窗口）
pythonw scheduled_tasks.py
效果对比
- 手动执行+手动发邮件：每天30分钟
- 自动化定时任务：0分钟（全自动）
- 效率提升：无限大！
总结
通过这几个实战技巧，我们实现了完整的企业级数据分析自动化系统：
- 批量处理Excel - 自动读取、统计、汇总，支持多文件、多sheet
- 智能数据清洗 - 处理缺失值、异常值、重复数据，生成详细报告
- 一键可视化报表 - 自动创建趋势图、对比图、饼图、数据表
- 定时任务自动化 - 支持定时执行、邮件通知、错误处理
实战经验分享
我在实际项目中总结了几点经验：
- 明确需求：在提示词中详细说明功能需求，不要含糊其辞
- 指定技术栈：明确使用的库（pandas、matplotlib、schedule等），避免AI瞎猜
- 处理边界情况：要求代码处理数据缺失、异常等情况，提高健壮性
- 添加注释和日志：提高代码可读性和可维护性，方便后续调试
- 错误处理：使用try-except确保程序稳定性，遇到错误能优雅降级
适用场景
这些技巧可以应用到各种数据分析场景：
- 财务报表分析（日报、周报、月报）
- 销售数据统计（趋势分析、产品对比）
- 库存管理（库存预警、周转率分析）
- 客户行为分析（购买习惯、流失分析）
- 市场调研数据处理（问卷分析、数据清洗）
实际效果
通过Trae的提示词工程，即使没有深厚的编程基础，也能快速生成专业的数据分析自动化代码。我帮财务部的同事优化了工作流程后，他们的效率提升了上百倍，从原来每月要花几天时间，现在几分钟就能搞定所有报表。
关键要点：
- 从简单场景入手，逐步增加复杂度
- 多测试、多验证，确保代码稳定可靠
- 善用配置文件，提高灵活性
- 重视日志和错误处理，方便问题排查
- 定期优化代码，提升性能和可维护性
希望这篇文章对你有帮助！如果你在实践过程中遇到问题，欢迎在评论区交流讨论。
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