Anpassungen Verkaufsstatistik

msp/msp/doctype/verkaufsstatistik_report/verkaufsstatistik_report.json

@@ -15,6 +15,9 @@
   "report_section",
   "report_basierend_auf",
   "gruppiert_nach",
+  "section_break_10",
+  "anzahl",
+  "preis",
   "zeiteinheit_section",
   "resolution",
   "ausgabe_section",
@@ -57,7 +60,7 @@
    "fieldname": "resolution",
    "fieldtype": "Select",
    "label": "Auswahl",
-   "options": "period\ndaily\nweekly\nmonthly\nyearly\nemployee",
+   "options": "period\ndaily\nweekly\nmonthly\nyearly",
    "translatable": 1
   },
   {
@@ -92,11 +95,27 @@
    "fieldname": "zeiteinheit_section",
    "fieldtype": "Section Break",
    "label": "Zeiteinheit"
+  },
+  {
+   "default": "0",
+   "fieldname": "anzahl",
+   "fieldtype": "Check",
+   "label": "Anzahl"
+  },
+  {
+   "default": "0",
+   "fieldname": "preis",
+   "fieldtype": "Check",
+   "label": "Preis"
+  },
+  {
+   "fieldname": "section_break_10",
+   "fieldtype": "Section Break"
   }
  ],
  "index_web_pages_for_search": 1,
  "links": [],
- "modified": "2022-03-11 08:32:22.749064",
+ "modified": "2022-03-14 16:25:40.030362",
  "modified_by": "Administrator",
  "module": "MSP",
  "name": "Verkaufsstatistik Report",

msp/msp/doctype/verkaufsstatistik_report/verkaufsstatistik_report.py

@@ -8,12 +8,16 @@ import frappe
 from datetime import datetime as dt
 from pprint import pprint
 import pandas as pd
+import numpy as np
+from retail.retail.doctype.flex_report.flex_report import pivot_table
 
 
 class VerkaufsstatistikReport(Document):
 	@frappe.whitelist()
 	def do_report(self):
 		artikel_auswahl = self.artikel
+		if artikel_auswahl == []:
+			frappe.throw('Keine Artikel ausgewählt.')
 		artikel_name = [a.item for a in artikel_auswahl]
 		if self.report_basierend_auf == "Rechnung":
 			item_list = []
@@ -31,7 +35,8 @@ class VerkaufsstatistikReport(Document):
 				for artikel in artikel_doc.items:
 					if artikel.item_code in artikel_name:
 						empl = str(artikel.item_name).replace("Arbeitszeit ","").replace("Herr ","").replace(" Anwendungsentwicklung","").replace("Remote-Service ","")
-						artikel_details = [si["posting_date"],empl,artikel.item_name,artikel.item_code,artikel.qty,artikel.rate]
+						price = artikel.qty*artikel.rate
+						artikel_details = [si["posting_date"],empl,artikel.item_name,artikel.item_code,artikel.qty,artikel.rate, price]
 						item_list.append(artikel_details)
 	
 		if self.report_basierend_auf == "Lieferschein":	
@@ -50,54 +55,100 @@ class VerkaufsstatistikReport(Document):
 				for artikel in artikel_doc.items:
 					if artikel.item_code in artikel_name:
 						empl = str(artikel.item_name).replace("Arbeitszeit ","").replace("Herr ","").replace(" Anwendungsentwicklung","").replace("Remote-Service ","")
-						artikel_details = [dn["posting_date"],empl,artikel.item_name,artikel.item_code,artikel.qty, artikel.rate]
+						price = artikel.qty*artikel.rate
+						artikel_details = [dn["posting_date"],empl,artikel.item_name,artikel.item_code,artikel.qty, artikel.rate, price]
 						item_list.append(artikel_details)
+				print(artikel_details)
 		
 		
-		df = pd.DataFrame(item_list, columns = ["Datum","Mitarbeiter","Item Name","Item","Anzahl","Preis"])
+		df = pd.DataFrame(item_list, columns = ["Datum","Mitarbeiter","Item Name","Item","Anzahl","Preis pro Einheit","Preis"])
 		df['Datum'] = pd.to_datetime(df['Datum'])
 		df['Kalenderwoche']= df['Datum'].dt.isocalendar().week
-		df['Monat']= df['Datum'].dt.month
+		#df['Monat']= df['Datum'].dt.month
 		df['Jahr'] = df['Datum'].dt.year
+		df['Monat'] = df['Datum'].dt.strftime("%m.%Y")
 		
-		
+		df.round ({"Anzahl":2,"Preis":2})
+		print(df.dtypes)
 		if self.resolution == 'monthly':
-			filters = ['Jahr','Monat']
+			date = ['Monat']
 				
 		elif self.resolution == 'weekly':
-			filters =['Jahr','Kalenderwoche']
+			date =['Jahr','Kalenderwoche']
 			
 		elif self.resolution == 'daily':
-			filters = ['Datum']
+			date = ['Datum']
 			
 		elif self.resolution == 'yearly':
-			filters = ["Jahr"]
+			date = ["Jahr"]
 			
 		elif self.resolution == 'period':
-			filters = []
+			date = []
 
 		else:
 			frappe.msgprint("Bitte Zeiteinheit für Gruppierung auswählen")
 
+		print(df)
+		
+		values =  []
+		if self.anzahl == 1:
+			values.append("Anzahl")
+		if self.preis == 1:
+			values.append("Preis")
 		if self.gruppiert_nach == "Artikel":
-			filters = filters +["Item","Item Name","Preis"]
+			df_pivot =df.pivot_table(index=date, columns="Item", values = values, aggfunc = np.sum, fill_value=0)
-		if self.gruppiert_nach == "Mitarbeiter":
+		else:
-			filters.append("Mitarbeiter")
+			df_pivot =df.pivot_table(index=date, columns="Mitarbeiter", values = values, aggfunc = np.sum, fill_value=0)
-		#df_grouped = df.groupby(filters).agg({'Anzahl': ['sum']}).reset_index()
+		
-		df_grouped = df.groupby(filters)['Anzahl'].sum().to_frame('Anzahl').reset_index()
+		
-		self.report_ausgabe = self.get_styler(df_grouped).render()
+		
+		# #df_grouped = df.groupby(filters).agg({'Anzahl': ['sum']}).reset_index()
+		# if self.anzahl == 1:
+		# 	df['Item']=df['Item'].map('{} Anzahl'.format)
+		# 	df_grouped = df.groupby(filters)['Anzahl'].sum().reset_index()
+		# 	df_pivot1 = df_grouped.pivot_table(index= date,columns='Item',values='Anzahl')
+		# 	df_pivot1 = df_pivot.fillna(0)
+		# if self.preis == 1:
+		# 	df['Item']=df['Item'].map('{} Preis'.format)
+		# 	df_grouped = df.groupby(filters)['Preis'].sum().reset_index()
+		# 	df_pivot2 = df_grouped.pivot_table(index= date,columns='Item',values='Preis')
+		# 	df_pivot2= df_pivot.fillna(0)
+		
+	
+		df_pivot = pd.DataFrame(df_pivot.to_records()) 
+		
+		a = df_pivot.drop(date,axis=1).astype(float)
+		a[date] = df_pivot[date]
+		a.set_index(date, inplace = True)
+		c = a.columns.tolist()
+		# = [lambda x : x.replace('(', '').replace(')','').replace("'",'') for x in c]
+																					
+		print(c)
+		print(a)
+		
+	
+		
+		
+		#df_pivot = df_pivot.astype(float)d
+		#df_pivot = self.add_total_row(df_pivot)
+		# print(df_pivot)
+		self.report_ausgabe = self.get_styler(a).render()
                             
 		if item_list == []:
 			self.report_ausgabe = '<p>' + ("Für die angegebene Periode sind keine Daten vorhanden") + '</p>'
-	
+	def add_total_row(df,self):	
+		sum_row = df.aggregate('sum')
+		mean_row = df.aggregate('mean')
+		df.loc['SUM']  = sum_row
+		df.loc['MEAN'] = mean_row
 	def get_styler(self,df):	
 		styles = [
         dict(props=[("border-collapse", "collapse"), ("width", "100%")]),
         dict(selector="th, td", props=[("padding", ".75rem"), ("border-top", "1px solid #dee2e6")]),
         dict(selector=".col_heading", props=[('text-align', 'right')]),
-        #dict(selector=".col_heading.col0", props=[('text-align', 'left')]),
+        dict(selector=".col_heading.col0", props=[('text-align', 'left')]),
         dict(selector=".data", props=[("text-align", "right")]),
-        dict(selector=".col0", props=[("text-align", "left")]), # first column
+        #dict(selector=".col0", props=[("text-align", "left")]), # first column
         dict(selector="tbody tr:nth-of-type(odd)", props=[("background-color", "rgba(0,0,0,.05)")]), # stripes
 		]
-		return df.style.hide_index().format({"Anzahl":'{:.2f}', "Preis":'{:.2f}'}).set_table_styles(styles)
+		return df.style.format('{:.2f}').set_table_styles(styles)