Individuelle Automatisierung

# Automatische CSV-Datenverarbeitung mit Python
import pandas as pd
import logging
from datetime import datetime

def process_sales_data(input_file, output_file):
    """Liest Sales-Daten, bereinigt und aggregiert sie"""
    
    # Daten einlesen
    df = pd.read_csv(input_file)
    
    # Daten bereinigen
    df = df.dropna()
    df['Datum'] = pd.to_datetime(df['Datum'])
    
    # Monatliche Aggregation
    monthly_sales = df.groupby(df['Datum'].dt.to_period('M')).agg({
        'Umsatz': 'sum',
        'Anzahl': 'sum',
        'Kunde': 'nunique'
    }).reset_index()
    
    # In Excel exportieren
    monthly_sales.to_excel(output_file, index=False)
    return f"Report erstellt: {output_file}"

# Automatische Ausführung
if __name__ == "__main__":
    result = process_sales_data('sales_data.csv', 'monthly_report.xlsx')
    logging.info(result)