批量自动化PPT及某品牌选址分析

目录

一.《某品牌选址分析》

二.《批量自动化PPT》

______________________________________________________________________________________

《一.某品牌选址分析》

https://www.jianshu.com/p/1f0492a55db9

——————————————————————————————

《二.批量自动化PPT》

一. 背景:

为各大品牌商线下门店选址, 客流计算等;提供数据分析及依据; 需要大批量交付PPT报告说明; 一家线下门店一个PPT; 极大浪费人工, 故寻找自动化PPT脚本,批量生产;

二. 技术背景:

1.从内部DVBM平台下载一个品牌所有的店(100-200)家;

2.事先完善一个PPT模板,所有的店的PPT都是基于该PPT;

3.基于pandas, pptx等,进行数据清洗整理并替换

三. PPTX 参考:

1.办公自动化之pptx-python详解 - 简书
2.Python-pptx Shapes - 简书
)

四. 数据及模板展示:
PPT模板:
image.png
数据:
image.png
数据字段:

性别
消费能力
婚姻状况
年龄
学历
职业状况
所属行业
手机品牌-占比
手机品牌-数量
用户爱好
关注箱包品牌top10
关注个护美容品牌top10
关注家电品牌top10
关注衣服品牌top10
关注鞋子品牌top10
关注配饰品牌top10
热点话题
影视动漫
热门人物
金融理财
网络购物
...............

代码解读
1.导包
from pptx import Presentation
from pptx.chart.data import ChartData
import pandas as pd
import numpy as np
import xlrd   # 处理excel表格
import pptx
2.清洗数据
def deal_data():
    # 1.店内数据
    data1 = pd.read_excel("xxxx画像数据.xlsx", sheet_name=0, header=1)
    # 2.店外数据
    data2 = pd.read_excel("xxxx画像数据.xlsx", sheet_name=1, header=1)
    r_count = len(data1.columns) + 1

    # 1.店内数据
    list_1 = pd.read_excel("xxxx画像数据.xlsx",  sheet_name = 0).columns.tolist()[0:140]
    # 2.店外数据
    list_2 = pd.read_excel("xxxx画像数据.xlsx", sheet_name=1).columns.tolist()[0:140]

    list_store = [list_1, list_2]
    num_list = [69, 68, 33, 32, 19, 18]
    for store in list_store:
        #     print(len(store))
        for i in range(0, len(store)):
            if store[i].count("Unnamed:") > 0:
                store[i] = store[i - 1]

        for i in range(0, len(store)):
            if store[i] == '婚姻':
                store[i] = "婚姻状况":
                store[i] = "关注个护美容品牌top10"
            elif store[i] == '关注品牌配饰top10':
                store[i] = "关注配饰品牌top10"
            elif store[i] == '手机品牌':
                store[i] = "手机品牌-占比"
              ...............

        for r in num_list:
            store.pop(r)
    list_1 = [str + '_店内' for str in list_1]
    for data in  (data1, data2):
        data = data.iloc[:, :151]
        data = data.drop([19, 20, 33, 34, 69, 70], axis=1, inplace=False)  # '30', '31', '32',
        data.reset_index(drop=True, inplace=True)
        data.replace('', 0, inplace=True)
        data = data.fillna(0)
    data1.columns = list_1
    data2.columns = list_2
    total_data = pd.concat([data1, data2], axis=1)

    return total_data

3.替换PPT

def deal2_ppt(data):
    import pptx

    # # 1.读取每一条数据
    text_list = []
    for i in range(2, len(ppt_data), 2):  # 
        shape_list = []  # 一个PPT所有的shape
        ppt_count = len([i for i in prs.slides])    # 一个PPT有多少页数

        # 获取PPT图片位置
        # 1.PPT 第8-9页,   #图片位置
        prs_image = Presentation('原模板获取图片位置.pptx')
        ime_list = []
        imge = prs_image.slides[8].shapes[0]
        ime_list.append([imge.left, imge.top, imge.width, imge.height])
        # 2.第七页 6张图 
        import pptx
        for shape in prs_image.slides[6].shapes:
            if type(shape) == pptx.shapes.picture.Picture:
                ime_list.append([shape.left, shape.top, shape.width, shape.height])

        onestore_data = ppt_data.iloc[i - 2:i, :]
        onestore_data = onestore_data.reset_index(drop=True)
        #     onestore_data.replace(0, np.nan, inplace=True)
        #     onestore_data = onestore_data.dropna(axis=1)

        # 2.获取城市和店名
        city = onestore_data['城市_店内'].values[0]
        store_name = onestore_data['店铺名称_店内'].values[0]

        # 3. 读取每一页的PPT
        pptchart_list = []  # 一个ppt的  所有 chart的shape
        ppttext_list = []  # 一个PPT 的 所有 文本text的shape
        ppttitle_list = []  # 一个PPT所有的 标题的shape
        pptimage_list = []  # 一个PPT所有的 图片的shape

        pptimageslide_list = []  # 一个PPT含有图片的 P单页PT
        for j in range(ppt_count):
            slide = prs.slides[j]  ## 1.读取一页幻灯片
            image_num_list = [6, 7, 8, 14, 15, 16]
            if j in image_num_list:
                pptimageslide_list.append(slide)
                for shape in slide.shapes:
                    if shape.has_text_frame:  # 3.获取当前页的text
                        if shape.text.count("上海某店") > 0:
                            ppttitle_list.append(shape)

                    if type(shape) == pptx.shapes.picture.Picture:
                        pptimage_list.append(shape)

            else:
                for shape in slide.shapes:
                    if shape.has_text_frame:  # 3.获取当前页的text
                        if shape.text.count("上海某店") > 0:
                            ppttitle_list.append(shape)
                        elif shape.text != '' and shape.text.count("店内") == 0 and shape.text.count("店外") == 0:
                            ppttext_list.append(shape.text)
                        # if shape.text.count("上海某店") > 0:
                    if shape.has_chart:
                        pptchart_list.append(shape)
                    if type(shape) == pptx.shapes.picture.Picture:
                        pptimage_list.append(shape)

        # 4. 使textlist 和 chart;list 一一对应
        ppttext_list.pop(-1)
        ppttext_list1 = ppttext_list[-16:] + [ppttext + '_店内' for ppttext in ppttext_list[-16:]]

        # 5.尝试去替换PPT
        #   1.更换title
        #   2. 更换chart
        #   3.更换图片

        # #   1.更换title
        for shape_title in ppttitle_list:

            # 注意如果只是将shape.text中的字符串替换为要插入的文本,
            # 则可能会丢失格式. shape.text实际上是形状中所有文本的连接.该文本可能被拆分为许多"运行",
            # 并且所有这些运行可能具有不同的格式,如果您在shape.text上写或替换部分字符串,这些格式将会丢失。
            text_frame = shape_title.text_frame
            cur_text = text_frame.paragraphs[0].runs[0].text
            new_text = cur_text.replace("上海某店铺", city + store_name)
            text_frame.paragraphs[0].runs[0].text = new_text

        # #     2.更换chart
        for chart_inx in range(len(pptchart_list)):  # len(pptchart_list)
            #         print(onestore_data.loc[[0,1],ppttext_list1[chart_inx]])
            D_data = onestore_data.loc[[0, 1], ppttext_list1[chart_inx]].T.sort_values(1)
            legend = D_data[0].values  # 图例名字
            legend = ["无" if pd.isnull(leg) or leg == 0 else leg for leg in D_data[0].values]
            #         c_data = D_data[1].values  #数据s
            c_data = [0 if pd.isnull(cd) else cd for cd in D_data[1].values]
            title = D_data.index[0]  # 标题
            chart_data = ChartData()  # 图表data类
            chart_data.categories = legend

            chart_data.add_series(title, (c_data))

            pptchart_list[chart_inx].chart.replace_data(chart_data)

        #    3.更换图片
        for im_num in range(len(pptimageslide_list)):
            if im_num in (1,2,4,5):
                if im_num in (1,2):
                    img_path = 'ppt图片\{}.png'.format(im_num)
                    left, top, width, height = ime_list[0][0], ime_list[0][1], ime_list[0][2], ime_list[0][3]
                    pptimageslide_list[im_num].shapes.add_picture(img_path, left, top, width, height)
                else:
                    img_path = 'ppt图片\{}.png'.format(im_num + 5)
                    left, top, width, height = ime_list[0][0], ime_list[0][1], ime_list[0][2], ime_list[0][3]
                    pptimageslide_list[im_num].shapes.add_picture(img_path, left, top, width, height)
            else:
                if im_num == 0:
                    for png_num in range(1, 7):
                        img_path = 'ppt图片\{}.png'.format(png_num + 2)
                        left, top, width, height = ime_list[png_num][0], ime_list[png_num][1], ime_list[png_num][2], \
                                                   ime_list[png_num][3]  # 2-5
                        pptimageslide_list[im_num].shapes.add_picture(img_path, left, top, width, height)
                elif im_num == 3:
                    for png_num in range(1, 7):
                        img_path = 'ppt图片\{}.png'.format(png_num + 10)
                        left, top, width, height = ime_list[png_num][0], ime_list[png_num][1], ime_list[png_num][2], \
                                                   ime_list[png_num][3]  # 2-5
                        pptimageslide_list[im_num].shapes.add_picture(img_path, left, top, width, height)

        prs.save('PPT文件/{}店铺.pptx'.format(city + store_name))
        # print("{}{} 已完成, 厉害了".format(city,store_name))

if __name__ == '__main__':
    ppt_data = deal_data()
    deal2_ppt(ppt_data)

结果:

image.png
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,589评论 6 508
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,615评论 3 396
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,933评论 0 356
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,976评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,999评论 6 393
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,775评论 1 307
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,474评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,359评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,854评论 1 317
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 38,007评论 3 338
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,146评论 1 351
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,826评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,484评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,029评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,153评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,420评论 3 373
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,107评论 2 356

推荐阅读更多精彩内容