Python自动生成分析报告需三步联动：pandas处理数据、matplotlib/seaborn可视化、openpyxl写Excel、pdfkit（基于wkhtmltopdf）转HTML为PDF；关键在选对工具、理清流程、解决中文显示、分页与图表刷新问题。
用Python自动生成分析报告并导出为PDF和Excel，核心在于“数据处理 + 可视化 + 文档编排”三步联动。关键不是堆砌库，而是选对工具、理清流程：pandas做数据整理，matplotlib/seaborn绘图，openpyxl或xlsxwriter写Excel，而PDF推荐使用pdfkit（基于wkhtmltopdf）或reportlab——前者适合HTML转PDF（易上手、样式灵活），后者适合完全代码控制布局（学习成本略高）。
一、准备环境与基础依赖
确保安装以下常用库：
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pandas：读取、清洗、汇总数据 -
matplotlib或seaborn：生成统计图表（注意设置plt.rcParams['font.sans-serif']支持中文） -
openpyxl：向Excel写入带样式的表格、图表（支持.xlsx）、多Sheet管理 -
pdfkit+wkhtmltopdf：将HTML模板转为PDF（需单独下载wkhtmltopdf二进制并配置路径） -
jinja2：渲染动态HTML报告模板（插入标题、表格、图片路径等）
二、Excel报告：结构清晰、开箱即用
用openpyxl可实现表头加粗、列宽自适应、数字格式化、甚至嵌入图表。示例逻辑：
- 创建
Workbook，添加多个Worksheet（如“概览”“明细”“图表”） - 用
dataframe.to_excel(writer, sheet_name='概览', index=False)写入基础表 - 手动设置单元格样式：
ws['A1'].font = Font(bold=True)，ws.column_dimensions['B'].width = 15 - 从matplotlib保存图表为PNG，再用
openpyxl.drawing.image.Image()插入工作表
三、PDF报告：HTML为桥，样式可控
比直接用reportlab更快落地的方式是：先用Jinja2生成含CSS样式的HTML，再用pdfkit转PDF。
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- 编写HTML模板（
report_template.html），预留{{ title }}、{{ table_html }}、{{ chart_path }}等变量 - 在Python中用
df.to_html(index=False, classes='table')生成表格HTML片段 - 保存matplotlib图表为本地PNG（如
chart1.png），路径传入模板 - 调用
pdfkit.from_file('report.html', 'output.pdf')一键输出 - 注意：CSS中用
@page { size: A4; margin: 1cm; }控制页边距，避免截断
四、整合成函数，一键生成双格式
封装主函数，统一输入数据源（CSV/Excel），自动完成清洗→分析→绘图→写Excel→生成HTML→转PDF：
- 函数接收参数：
input_path、output_prefix（如"sales_q3"） - 内部按顺序执行各模块，出错时抛出明确提示（如“图表未生成，请检查matplotlib后端”）
- 最终输出：
sales_q3_report.xlsx和sales_q3_report.pdf - 建议加日志记录关键步骤耗时，便于后续优化批量任务
不复杂但容易忽略：中文显示问题（字体配置）、PDF分页断裂（CSS控制page-break-inside: avoid）、Excel图表刷新延迟（保存前调用wb.save()而非仅close()）。把这三关调通，日常业务报告自动化就稳了。
