集計用サンプルExcelファイル作成

create_sample_files.py

import pandas as pd
import os
import numpy as np # 乱数生成のためにnumpyをインポート

# サンプルファイルを作成するフォルダ名
# このスクリプトと同じ場所にファイルが保存されます。
output_dir = '.' # 現在のディレクトリを指定

# 作成する支店リストとファイル名パターン
branches = ['東京支店', '大阪支店', '福岡支店', '名古屋支店', '札幌支店']
file_name_suffix = '_売上.xlsx'

# サンプルデータ生成関数
def create_sample_data(branch_name, num_rows=10):
    """
    指定された支店のサンプル売上データをDataFrameとして生成する関数。
    支店名によって売上個数にばらつきを持たせ、単価は商品ごとに固定とします。
    """
    # 支店名に応じて乱数のシードを設定し、毎回同じ支店名なら同じデータになるようにする
    # ただし、異なる支店名ならデータは異なる
    np.random.seed(hash(branch_name) % (2**32 - 1)) # 支店名からシードを生成

    start_date = '2025-03-01'
    dates = pd.to_datetime(pd.date_range(start=start_date, periods=num_rows, freq='D'))

    # 商品リストと固定単価を定義
    products = ['商品A', '商品B', '商品C', '商品D', '商品E']
    # 各商品の単価（円）
    unit_prices = {
        '商品A': 1000,
        '商品B': 1500,
        '商品C': 800,
        '商品D': 2500,
        '商品E': 1200
    }

    # 各日付でランダムに商品を選択
    product_names = np.random.choice(products, size=num_rows, replace=True)

    # 売上個数に支店ごとのばらつきとランダム性を加える
    # 支店ごとに異なるベース個数を設定（例として支店名のハッシュ値を利用）
    branch_base_counts = (hash(branch_name) % 5 + 1) * 5 # 支店ごとに異なるベース個数

    # 売上個数：ベース個数 + 日付による増加傾向 + ランダムな変動 + 支店による補正
    sales_counts = [int(branch_base_counts + i * 0.3 + np.random.randint(-2, 3) + (hash(branch_name) % 5 - 2)) for i in range(num_rows)]
    sales_counts = [max(1, count) for count in sales_counts] # 最小値は1とする

    # 売上金額：売上個数 × 商品の単価 で計算し、100単位に丸める
    sales_amounts = [int((sales_counts[i] * unit_prices[product_names[i]]) / 100) * 100 for i in range(num_rows)]
    sales_amounts = [max(unit_prices[product_names[i]], amount) for i, amount in enumerate(sales_amounts)] # 単価を下回らないようにする

    data = {
        '日付': dates,
        '商品名': product_names,
        '売上個数': sales_counts,
        '売上金額': sales_amounts
    }
    df = pd.DataFrame(data)
    return df

# 各支店のサンプルファイルを作成
print("\nサンプルExcelファイルの作成を開始します...")
for branch in branches:
    file_name = f"{branch}{file_name_suffix}"
    # output_dir が '.' なので、os.path.join は不要ですが、明示的に指定することも可能です
    # output_path = os.path.join(output_dir, file_name)
    output_path = file_name # スクリプトと同じディレクトリに作成

    # サンプルデータを生成（支店ごとに異なるデータを生成）
    sample_df = create_sample_data(branch)

    # Excelファイルとして保存
    try:
        # ExcelWriterを使用してエンジンを指定（openpyxlを使用）
        with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer:
             sample_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') # sheet_nameを指定

        print(f"'{output_path}' を作成しました。")
    except Exception as e:
        print(f"エラー： '{output_path}' の作成中に問題が発生しました。詳細: {e}")

print("\nサンプルExcelファイルの作成が完了しました。")
print(f"スクリプトと同じディレクトリにファイルが作成されています。")