print('请耐心等待，脚本正在马不停蹄地工作中......')
rpt.onekey_gen(data,code,filename=filename,template=mytemplate);
print('\n 所有报告已生成, 请检查文件夹：'+os.path.join(os.getcwd(),'out'))
print('\n 开始生成*scorpion.xlsx*,请耐心等待')
try:
rpt.scorpion(data,code)
except :
print('脚本出现一些错误...')
if command in ['0','exit','quit']:
print('本工具包由JSong开发, 谢谢使用, 再见..')
break
if command=='1':
filename=input('请输入需要保存的文件名,缺省为调研报告初稿: ')
if not filename:
filename=u'调研报告初稿'
rpt.summary_chart(data,code,filename=filename,template=mytemplate);
print('\n 报告已生成: '+os.path.join(os.getcwd(),'out',filename+'.pptx'))
if command=='2':
qq=input('请输入需要交叉分析的变量(例如: Q1): ')
qq=re.sub('^q','Q',qq)
if qq in code:
print('您输入的是%s: %s'%(qq,code[qq]['content']))
else:
print('没有找到您输入的题目,请返回重新输入.')
continue
if code[qq]['qtype'] not in ['单选题','多选题']:
print('您选择的题目类型不是单选题或者多选题，本脚本暂时无法支持，请重新输入！')
continue
filename=qq+'_差异分析'
save_dstyle=['FO','TGI','CHI']
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import report as rpt
reload(rpt)
# 数据d导入
code=rpt.read_code('.\\data\\code.xlsx')
data0=pd.read_excel('.\\data\\data.xlsx',encoding='gbk')
# 数据清晰
data=data0[(data0['Q5']==1)|(data0['Q5'].isnull())]#清楚自己购买但使用不是自己的人
data=data[data[u'来源详情']==u'直接访问']
'''
Q12=data[code['Q12']['qlist']]
Q12.applymap(lambda x:int(x==1))
Q12=Q12.sum()
Q12.rename(index=code['Q12']['code'],inplace=True)
Q12.sort_values(inplace=True)
'''
filename=u'小鲜4真实使用用户1_334'
rpt.summary_chart(data,code,filename=filename)
Q15: 请问选项中哪一个最能代表您个人每月的总收入?
Q16: 请问您的兴趣爱好?(比较多的花时间也会为此花钱)
Q17: 接上题,请问您每月会在兴趣爱好上投入占总收入的多少?
Q18: 请问您平时会关注哪方面的资讯?
Q19: 请问您的居住地:
Q20: 非常感谢您的参与!!
'''
#data1=data0[code0['Q1']['qlist']+['Q2','Q3']]
#data2=data0.loc[data0['Q3']==1,data0.columns[17:]]
filename = u'双机市场描述统计_1099'
summary_qlist = None
rpt.summary_chart(data,
code0,
filename=filename,
summary_qlist=summary_qlist,
template=mytemplate)
filename = u'推送方式差异'
cross_qlist = None
cross_class = 'Q1'
cross_order = ['早期自推(384)', '自己推送(149)', '问卷星代推送(840)']
save_dstyle = None
cresult=rpt.cross_chart(data,code0,cross_class,filename=filename,reverse_display=False,\
cross_qlist=cross_qlist,cross_order=cross_order,save_dstyle=save_dstyle,template=mytemplate)
rcode = {2: 4, 3: 4}
data1 = data.copy()
data1['Q2'].replace(rcode, inplace=True)
code1 = copy.deepcopy(code0)