uweziegenhagen.de

\documentclass{scrartcl}
\usepackage{pdfpages}
\begin{document}
 
\includepdf[scale=1,pages=1-48,clip,trim=50mm 55mm 45mm 55mm]{Booklet.pdf}
 
\end{document}

//
// Basis: dht22_test.ino by Rob Tillaart
#include <dht.h>
dht DHT;
#define DHT22_PIN 2
 
void setup()
{
  Serial.begin(9600);
  pinMode(5, OUTPUT); // Blau
  pinMode(4, OUTPUT); // ROT
  pinMode(3, OUTPUT); // GRÜN
 
  digitalWrite(4, HIGH);
  delay(1000);
  digitalWrite(3, HIGH);
  delay(1000);
  digitalWrite(5, HIGH);
  delay(1000);
 
  digitalWrite(3, LOW);
  digitalWrite(4, LOW);
  digitalWrite(5, LOW);
}
 
void loop()
{
  int chk = DHT.read22(DHT22_PIN);
  float humidity = DHT.humidity;
  float temp = DHT.temperature;
 
  Serial.print("Humidity (%): ");
  Serial.println(humidity);
  Serial.print("Temperature (C): ");
  Serial.println(temp);
 
  if (humidity > 60) // ROT, wenn die L. zu hoch ist.
  {
    digitalWrite(4, HIGH);
    digitalWrite(3, LOW);
    digitalWrite(5, LOW);
  }
 
  if (humidity < 40) // BLAU, wenn L. zu niedrig ist.
  {
    digitalWrite(5, HIGH);
    digitalWrite(4, LOW);
    digitalWrite(3, LOW);
  }
 
  if ((humidity >= 40) && (humidity <= 60) ) // Zwischen 40 und 60 zeige GRÜN
  {
    digitalWrite(3, HIGH);
    digitalWrite(4, LOW);
    digitalWrite(5, LOW);
  }
  delay(5000);
}

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
 
def unique(liste):
    """ takes a list of elements, separated by comma and returns sorted string of unique items separated by comma """
    a = liste.split(',')
    b = sorted(set(a))
    return ','.join(b)
 
df = pd.read_excel('groupb_Beispiel.xlsx')
print(df)
 
grouped = df.groupby(['Key1','Key2'],as_index=False)['Bar'].agg(lambda col: ','.join(col))
grouped = pd.DataFrame(grouped)
 
grouped['Unique'] = grouped['Bar'].apply(unique)
 
print(grouped)
 
grouped.to_excel('result.xlsx')

import pandas as pd
 
# Lade die Daten
daten = pd.read_excel('combine.xlsx')
# Erstelle leeren Dataframe mit den Spaltennamen aus den Excelzeilen 
verarbeitet = pd.DataFrame(columns=['ColA','ColB','ColC'])
 
# Iteriere über die Daten
for i, row in daten.iterrows():
    # ganzzahliges Teilen, um die Zeile zu bestimmen
    # in die die Zelle gehört, Spalte ergibt sich aus dem Wert in 'Spalte'
    verarbeitet.loc[i // 3,row['Spalte']] = row['Wert']
 
print(verarbeitet)

import pandas as pd
 
data = {'A': ["cola", "colb", "colc", "cola", "colb", "colc"], "B": [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
data = pd.DataFrame(data)
gb = data.groupby('A')
res = pd.DataFrame()
for key in gb.groups:
    res[key] = gb.get_group(key)['B'].values.flatten()
 
print(res)

import pandas as pd # pandas selbst
 
import jinja2
import os
import codecs
 
def cleanPLZ(stringToClean):
    return stringToClean.replace('.0','')
 
# Eine Funktion, die die Adresse vorbereitet
# keine überflüssigen Leerzeichen, wenn Feld nicht gefüllt ist
def prepareAddress(id, vorname, name, strasse, plz, ort):
    address = '' # + str(id) + ': '
    if len(vorname)==0:
        address = address + name
    else:
        address = address + vorname + ' ' + name
    if len(strasse)>0:
        address = address + ", " + strasse    
    if len(plz)>0:
        address = address + ", " + plz + ' ' + ort
    return address
 
# Zerlege die Gesamtsumme in einzelne Bestandteile, um Zahlwort auszugeben
# Siehe http://www.steuer-schutzbrief.de/fileadmin/downloads/BMF-Schreiben/BMF-Schreiben-Zuwendungsbestaetigung-2012-08-30.pdf
def kardinal(summenstring,separator,indicator):
	zahlen = {"1" : "Eins", "2":"Zwei", "3":"Drei", "4":"Vier","5":"Fünf","6":"Sechs","7":"Sieben","8":"Acht","9":"Neun","0":"Null"}
	zahlwort = ''
	zahl = summenstring.split(',')[0]
	for i in zahl:
		zahlwort = zahlwort + zahlen[i]+ separator
	return indicator + separator + zahlwort + indicator
 
# Diverse Konfigurationsvariablen
# http://chrisalbon.com/python/pandas_list_unique_values_in_column.html
# Set ipython's max row display
pd.set_option('display.max_row', 10000)
# Set iPython's max column width to 50
pd.set_option('display.max_columns', 50)
# A set number format to 2 digits
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x)
# http://stackoverflow.com/questions/20625582/how-to-deal-with-this-pandas-warning
# komische Fehlermeldung beim Drop von Spalten loswerden
pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'
 
##################### Prepare Stammdaten ##################### 
# lade Daten
stammdaten = pd.read_excel('Stammdaten.xlsx', 'Tabelle1')
 
# Remove NaN values by " for strings
stammdaten['Vorname'].fillna(value='',inplace=True)
stammdaten['Name'].fillna(value='',inplace=True)
stammdaten['Adresszusatz'].fillna(value='',inplace=True)
stammdaten['Strasse'].fillna(value='',inplace=True)
stammdaten['PLZ'].fillna(value='',inplace=True)
stammdaten['Ort'].fillna(value='',inplace=True)
stammdaten['eMail'].fillna(value='',inplace=True)
stammdaten['Mitgliedsart'].fillna(value='',inplace=True)
 
# convert PLZ to string
# apply str function first, then run cleanPLZ on the string
stammdaten['PLZ']= stammdaten.PLZ.apply(str)
stammdaten['PLZ']= stammdaten.PLZ.apply(cleanPLZ)
 
# entferne ehemalige Mitglieder
stammdaten  = stammdaten[stammdaten.Mitgliedsart != 'E']
 
################################ Prepare Buchungen
# lade die Buchungen
buchungen = pd.read_excel('Buchungen.xlsx', 'Tabelle1')
buchungen[['Klasse']] = buchungen[['Klasse']].astype(str)
buchungen[['Betrag']] = buchungen[['Betrag']].astype(float)
 
# Change format of 'Buchungstag' to datetime
buchungen['Buchungstag'] = pd.to_datetime(buchungen['Buchungstag'],dayfirst=True)
 
# Remove NaN values by " for strings or 0 for numbers 
buchungen['Vorgang'].fillna(value=0,inplace=True)
buchungen['Empfänger'].fillna(value='',inplace=True)
buchungen['Verwendungszweck'].fillna(value='',inplace=True)
buchungen['Kategorie'].fillna(value='',inplace=True)
buchungen['Klasse'].fillna(value='',inplace=True)
buchungen['Relevant']=True
buchungen.Kategorie.str.match('^Aufnahmegebühr|Zweckspende|Mitgliedsbeitrag|Spende$')
 
# entferne irrelevante Buchungen
buchungen = buchungen[buchungen.Relevant != False]
 
# http://stackoverflow.com/questions/20937538/how-to-display-pandas-dataframe-using-a-format-string-for-columns
#pd.options.display.float_format = '{:,.2f} EUR'.format
 
class CommaFloatFormatter:
    def __mod__(self, x):
        return str(x).replace('.',',')
 
latex_jinja_env = jinja2.Environment(
    block_start_string = '\BLOCK{',
    block_end_string = '}',
    variable_start_string = '\VAR{',
    variable_end_string = '}',
    comment_start_string = '\#{',
    comment_end_string = '}',
    line_statement_prefix = '%-',
    line_comment_prefix = '%#',
    trim_blocks = True,
    autoescape = False,
    loader = jinja2.FileSystemLoader(os.path.abspath('.'))
)
 
# Laden des Templates aus einer Datei
template = latex_jinja_env.get_template('Sammelbestaetigung_Geldzuwendung.tex')
 
for index, row in stammdaten.iterrows():
    print("ID:",row["ID"])
    address = prepareAddress(row["ID"],row['Vorname'],row['Name'],row['Strasse'],row['PLZ'],row['Ort'])
    print(address)
    beitraege = buchungen[buchungen.Klasse.str.contains('^' +  str(row["ID"]) + '$')]
    beitraege.drop('Klasse',axis=1,inplace=True)
    beitraege.drop('Verwendungszweck',axis=1,inplace=True)
    beitraege.drop('Relevant',axis=1,inplace=True)
    beitraege.drop('Empfänger',axis=1,inplace=True)
    beitraege.drop('Konto',axis=1,inplace=True)
    beitraege.drop('Vorgang',axis=1,inplace=True)
    gesamtsumme = beitraege.sum()[0]
 
    beitraege['Buchungstag'] = beitraege['Buchungstag'].apply(lambda x: x.strftime('%d-%m-%Y'))
    texbuchungen = beitraege.applymap(lambda x: str(x).replace('.',',0')).to_latex(index=False)    
    texbuchungen = beitraege.to_latex(index=False)    
    summe = str(gesamtsumme).replace('.',',0') + ' EUR'
    # kardinal(summe,'-','xxx')
    dokument = template.render(Spender=address, ID=row['ID'],Summe=summe,kardinal=kardinal(summe,'-','xxx'),Buchungen=texbuchungen)
    with codecs.open(''+str(row['ID']) + ".tex", "w","utf-8") as letter:
        letter.write(dokument);
        letter.close();
        os.system("pdflatex -interaction=batchmode " + str(row['ID']) + ".tex")
 
os.system("del *.log")
os.system("del *.aux")

import pandas as pd
import numpy as np
import time as t
 
# Anpassungen an der Pandas-Ausgabe
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x)
# http://stackoverflow.com/questions/11707586/python-pandas-widen-output-display
pd.set_option('display.height', 1000)
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 1000)
 
# lies die Stammdaten aus Excel
mitglieder = pd.read_excel('Mitglieder.xlsx', 'Tabelle1')
# konvertier die Mitgliedsnummer in einen String
mitglieder['Klasse'] = mitglieder['Klasse'].apply(int).apply(str)
# Ehemalige Mitglieder interessieren nicht
mitglieder = mitglieder[mitglieder.Mitgliedsart.str.contains('A|F|O')]
 
# lies die Buchungen ein
buchungen = pd.read_excel('Buchungen.xlsx', 'Sheet')
# entferne alle Zeilen, die keinen 'Mitgliedbeitrag' enthalten
buchungen = buchungen[buchungen.Kategorie.str.contains('Mitgliedsbeitrag')]
 
# entferne Zeilen ohne Betrag oder Klasse
buchungen = buchungen[np.isfinite(buchungen['Betrag'])]
buchungen = buchungen[np.isfinite(buchungen['Klasse'])]
 
# Konvertiere den Buchungstag in ein Pandas-Datum
buchungen['Buchungstag'] = pd.to_datetime(buchungen['Buchungstag'],dayfirst=True,format='%d.%m.%Y') 
 
# Füge neue Spalten für Quartal und Monat hinzu
buchungen['Quartal'] = buchungen['Buchungstag'].dt.quarter
buchungen['Monat'] = buchungen['Buchungstag'].dt.month
 
# Wandle 'Klasse' von Float => Integer => String 
buchungen['Klasse'] = buchungen['Klasse'].apply(int).apply(str) 
 
# Führe einen right join durch, wir wollen auch die Datensätze von Mitgliedern haben, die noch aktiv sind, aber noch nichts bezahlt haben
buchungen = pd.merge(buchungen,mitglieder, how='right', on=['Klasse', 'Klasse'])
 
# Durch den right Join haben wir jetzt einige NaN (Not a Number) Zellen, die wir durch 0.0 ersetzen
# Dadurch erzeugen wir Dummy Datensätze, die aber nicht stören
buchungen['Betrag'].fillna(value=0,inplace=True)
buchungen['Buchungstag'].fillna(value=pd.Timestamp('20160101'),inplace=True)
# Einen Eintrag für die Monatsspalte nehmen wir auch vor, darüber wird pivotisiert
buchungen['Monat'] = buchungen['Buchungstag'].dt.month
 
# Erstellung der Pivot-Table
pivotTable = pd.pivot_table(buchungen,dropna=False,margins=True,index=['Name'],values=['Betrag'],columns=['Monat'],aggfunc=np.sum)
 
print(pivotTable)
 
# Optional: Rausschreiben der Tabelle nach Excel
#pivotTable.to_excel('pivotisiert.xlsx')

from win32com import client
 
# http://stackoverflow.com/questions/10221150/cant-close-excel-completely-using-win32com-on-python
def close_excel_by_force(excel):
    import win32process
    import win32gui
    import win32api
    import win32con
    import time
 
    # Get the window's process id's
    hwnd = excel.Hwnd
    t, p = win32process.GetWindowThreadProcessId(hwnd)
    # Ask window nicely to close
    win32gui.PostMessage(hwnd, win32con.WM_CLOSE, 0, 0)
    # Allow some time for app to close
    time.sleep(10)
    # If the application didn't close, force close
    try:
        handle = win32api.OpenProcess(win32con.PROCESS_TERMINATE, 0, p)
        if handle:
            win32api.TerminateProcess(handle, 0)
            win32api.CloseHandle(handle)
    except:
        pass
 
# Öffne Referenz zu Excel
excel = client.Dispatch("Excel.Application")
 
# Wir wollen sehen, was geschieht
excel.Visible= True
 
# Öffne eine bestehende Arbeitsmappe (im selben Verzeichnis)
wb = excel.Workbooks.Open('C:/Users/john/doe/win32test.xlsx')
 
# Wähle das erste Arbeitsblatt aus
ws = wb.Worksheets(1)
 
# Wähle alle Zellen aus
excel.Cells.Select()
# Entferne den Zellschutz
excel.Selection.Locked = False
# Wähle die Spalten B bis E aus
excel.Range("B:E").Select()
# setze den Zellschutz
excel.Selection.Locked = True
 
# Schütze das Sheet mit einem Passwort
ws.Protect("password", True, True)
 
# Speichere ab
wb.Save()
 
# Schließe die Mappe
wb.Close()
 
# Close Excel
excel.Quit()
wb = None
wbs = None
 
close_excel_by_force(excel)

\documentclass[ngerman]{article}
\usepackage[utf8]{inputenc}
\usepackage[T1]{fontenc}
\usepackage{babel}
\usepackage{csquotes}
\usepackage{xcolor}
 
\title{Testdokument für tex4ebook}
\author{Uwe Ziegenhagen}
 
\begin{document}
\maketitle
\tableofcontents
 
\section{Hallo}
 
Hallo Welt
 
\section{Welt}
 
\end{document}