Repousser les dates d'échéances par formule Python dans Excel

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Repousser des échéances

La librairie Pandas de Python offre des méthodes. L'une d'entre elles permet d'opérer des décalages sur des données de type Date. Cette méthode se nomme DateOffset et nous allons la démontrer dans ce nouveau sujet.

Classeur Excel à télécharger
Nous suggérons de baser la découverte sur un classeur Excel existant.

• Télécharger le classeur repousser-dates-echeances.xlsm en cliquant sur ce lien,
• Double cliquer sur le fichier réceptionné pour l'ouvrir dans Excel,
• Puis, cliquer sur le bouton Activer la modification dans le bandeau de sécurité,

Nous découvrons un tableau d'échéances de paiements sur la gauche de la feuille, plus précisément entre les colonnes B et D. Ce tableau, nous l'avons embarqué dans un DataFrame Python, juste au-dessus en cellule B2 : ec=xl("B4:D12", headers=True). En cellule F2 sur la droite, l'utilisateur peut définir le nombre de jours à ajouter à toutes ces dates. Ce critère numérique et dynamique, nous l'avons embarqué dans un objet Python en cellule G2 : cr=xl("F2"). C'est lui que nous devons exploiter dans la méthode Pandas DateOffset pour livrer un tableau analogue mais avec des échéances ainsi repoussées dans la grille vide du dessous, entre les colonnes F et H.

Importer la librairie Pandas
Nous l'avons dit, pour exploiter cette méthode de décalage DateOffset dans le temps, nous devons commencer par importer la librairie Pandas. Nous allons construire une syntaxe sur plusieurs lignes.

• Cliquer sur la première case vide de la grille d'extraction pour sélectionner la cellule F4,
• Réaliser le raccourci clavier CTRL + ALT + MAJ + P pour activer Python,
• Puis, inscrire l'instruction suivante : import pandas as pd,

Nous instancions ainsi la librairie Pandas pour bénéficier de des propriétés et méthodes par le biais de l'objet pd, pd pour Pandas, tel que nous l'avons déclaré.

Travailler sur la colonne des dates
A partir de notre DataFrame, nous devons travailler sur la colonne des dates.

• Dans la barre de formule, enfoncer la touche Entrée pour passer à la ligne,
• Puis, créer la syntaxe suivante : ec['Date'] = ec['Date'],

Sur notre DataFrame représentant l'intégralité du tableau Excel, nous entendons travailler sur la colonne des dates que nous passons donc entre crochets. L'idée est de pouvoir opérer un décalage sur ces valeurs pour restituer le tableau complet avec les dates incrémentées.

Décaler les dates
C'est maintenant que nous devons exploiter la méthode DateOffset fournie par la librairie pandas pour incrémenter toutes les dates du tableau d'origine en fonction du nombre de jours inscrit en cellule F2 et encapsulé dans l'objet Python cr en cellule G2.

• Compléter la précédente syntaxe comme suit :

import pandas as pd
ec['Date'] = ec['Date'] + pd.DateOffset(days=cr)
ec

Nous réalisons donc l'incrémentation en fonction de la volonté utilisateur puis nous affichons le DataFrame (ec) ainsi transformé.

• Valider la formule Python par le raccourci clavier CTRL + Entrée,
• A gauche de la barre de formule, cliquer sur la flèche orientée vers le bas,
• Puis dans les propositions, choisir Valeur Excel,

Maintenant, si vous changez la valeur de l'incrément en cellule F2, vous avez le plaisir de constater que tous les décalages sur les dates s'actualisent en parfaite cohérence.