LibreOffice Calc mit Python: Array-basierte Datenanalyse & Statistik

Definiert die Funktion, die von LibreOffice aufgerufen wird, wobei *args beliebige übergebene Argumente abfängt, ohne dass sie verwendet werden müssen.

Holt das aktuell aktive LibreOffice-Dokument, in dem das Skript ausgeführt wird.

Greift auf die aktuell markierte Zell-Auswahl im Dokument zu.

Prüft, ob die aktuelle Auswahl ein Zellbereich ist und die benötigten Methoden besitzt.

Bricht das Skript ab, falls keine gültige Zell-Auswahl vorliegt.

Ermittelt das Tabellenblatt, auf dem sich die aktuelle Auswahl befindet.

Liest die Positionsdaten der Auswahl aus, also Start- und Endzeile sowie Start- und Endspalte.

Liest den kompletten Zellbereich als zweidimensionales Python-Tupel in den Arbeitsspeicher, also als Tabellenstruktur aus Zeilen und Spalten, die wir direkt in Python weiterverarbeiten können.

Diese Zeile durchläuft alle Zeilen und alle Zellen des eingelesenen Arrays, filtert ausschließlich numerische Werte heraus und sammelt sie in einer einzigen Liste, die wir anschließend für statistische Berechnungen verwenden können.
Also nochmal kurz zum Verständnis.
Wir erzeugen eine einzige Liste.
for row in data geht zeilenweise durch den Bereich,
for v in row liest jeden Zellinhalt,
und wenn v eine Instanz von int oder float ist, wird der Wert in nums übernommen.

Überprüft, ob überhaupt Zahlen im ausgewählten Bereich vorhanden sind.

Beendet das Skript, wenn keine numerischen Werte gefunden wurden.

Python erlaubt es, mehrere Werte in einer Zeile zu berechnen und gleichzeitig mehreren Variablen zuzuweisen.
Berechnet den größten und den kleinsten Zahlenwert aus allen gefundenen Zahlen.
Normalerweise hätte man auch schreiben können:
mx = max(nums)
mn = min(nums)

Berechnet den Mittelwert aller numerischen Werte im ausgewählten Bereich.

Erzeugt eine leere Liste, in der später der Mittelwert jeder einzelnen Zeile gespeichert wird.

Iteriert über jede Zeile des ursprünglichen 2D-Datenarrays.

Diese Zeile filtert aus einer einzelnen Tabellenzeile alle numerischen Werte heraus und sammelt sie in einer Liste, die wir anschließend für die Zeilenberechnung verwenden.
Vorher haben wir alle Zahlen des gesamten Bereichs gesammelt, hier machen wir dasselbe – aber zeilenweise.

Wir fügen für jede Tabellenzeile genau einen Wert zur Liste hinzu.
Wenn die Zeile Zahlen enthält, berechnen wir daraus den Mittelwert.
Enthält sie keine Zahlen, tragen wir bewusst eine leere Zelle ein, um Fehler zu vermeiden und die Tabellenstruktur beizubehalten.

Hier baue ich aus den Zeilenwerten eine einspaltige 2D-Struktur für setDataArray().
Für jede Zeile berechne ich die Abweichung vom Gesamtmittelwert, aber nur wenn der Zeilenwert eine Zahl ist – sonst bleibt die Zelle leer.
Das Komma in (wert,) ist wichtig, weil es daraus ein echtes 1-Element-Tupel macht, und genau diese Form braucht LibreOffice für eine einspaltige Ausgabe.

Hier baue ich wieder eine einspaltige 2D-Struktur für setDataArray(), diesmal mit relativen Abweichungen.
Pro Zeile berechne ich (rm - avg) / avg, also die Abweichung vom Durchschnitt relativ zum Durchschnitt, was später als Prozent angezeigt werden kann.
Die Rechnung mache ich nur, wenn rm wirklich eine Zahl ist und avg nicht Null ist, damit es keine Typfehler oder Division durch Null gibt.
Und das Komma in (wert,) ist wieder wichtig, weil LibreOffice für eine einzelne Spalte ein 1-Element-Tupel pro Zeile erwartet.

Hier hole ich mir den Zielbereich über Koordinaten: Spalte B und genau die Zeilen, die der selektierte Bereich umfasst.
Mit setDataArray() schreibe ich dann den kompletten Datenblock in einem einzigen Schritt in die Tabelle, statt jede Zelle einzeln zu setzen – und genau das macht den Code so schnell.

Schreibt die Prozentabweichungen blockweise in Spalte C für alle betroffenen Zeilen.

Definiert die Spalte F als Zielspalte für die Statistik-Beschriftungen.

Definiert die Spalte G als Zielspalte für die Statistik-Werte.

Legt fest, dass der Statistikblock in der ersten Tabellenzeile beginnt.

Löscht vorhandene Inhalte im Statistikbereich, um alte Werte aus früheren Durchläufen zu entfernen.
clearContents(1023) löscht in einem Zellbereich alle Inhalte wie Zahlen, Text und Formeln, lässt aber die Formatierung unangetastet.
Die Zahl 1023 steht dabei für „alles löschen“.

Erzeugt eine Textdarstellung des analysierten Zellbereichs inklusive Tabellenblattname.
Hier baue ich eine Textdarstellung des analysierten Zellbereichs.
Ich kombiniere den Namen des Tabellenblatts mit der A1-Notation der aktuellen Auswahl, sodass später klar ist, auf welche Daten sich die Statistik bezieht.
Rein technisch könnte man hier auch einfach sel.AbsoluteName verwenden.
Ich baue mir den String aber bewusst selbst zusammen, um ein sauberes, einheitliches Anzeigeformat zu bekommen.

Beginnt die Definition der Statistikdaten als festes Tupel.

Ordnet die Bezeichnung „Maximum“ dem größten Zahlenwert zu.

Ordnet die Bezeichnung „Minimum“ dem kleinsten Zahlenwert zu.

Ordnet die Bezeichnung „Mittelwert“ dem berechneten Durchschnitt zu.

Ordnet die Bezeichnung „Bereich“ der Textdarstellung des ausgewerteten Zellbereichs zu.

Schließt die Definition des Statistik-Tupels ab.

Iteriert zeilenweise über alle Statistik-Einträge mit laufendem Index.
enumerate bedeutet so viel wie „durchnummerieren“.
Python läuft dabei durch die Liste und liefert zu jedem Eintrag automatisch eine fortlaufende Nummer mit.
Es ist mehr eine Art Komfortfunktion.
Man könnte das auch manuell machen, aber enumerate ist kürzer und weniger fehleranfällig.

Schreibt die jeweilige Statistik-Bezeichnung in die linke Spalte des Statistikblocks.

Greift auf die Zelle in der rechten Statistik-Spalte zu.

Schreibt Zahlen als numerischen Wert und Texte als String in die Zelle.

Registriert die Funktion, sodass LibreOffice sie als aufrufbares Python-Makro erkennt.

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