对于这个需求,我们可以使用Python的pandas和numpy库来进行数据的处理和统计,使用smtplib库发送邮件。

首先,需要准备一个包含员工工资、社保、公积金和名字的数据表格,可以使用Excel或者CSV文件来存储。假设我们有一个名为“salary.csv”的CSV文件,包含以下列:姓名、工资、社保、公积金。

接下来,我们可以使用pandas库读取CSV文件,进行数据处理和统计,生成报表。代码如下:

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('salary.csv')

# 计算每个员工的社保和工资总额
df['社保工资'] = df['社保'] + df['工资']

# 计算每个员工的社保和公积金总额
df['社保公积金'] = df['社保'] + df['公积金']

# 按照姓名汇总
df_grouped = df.groupby(['姓名']).sum()

# 重新排列列的顺序
df_grouped = df_grouped[['工资', '社保', '公积金', '社保工资', '社保公积金']]

# 输出报表
print(df_grouped)

以上代码将会输出每个员工的工资、社保、公积金、社保工资总额、社保公积金总额的统计结果。

接下来,我们需要使用smtplib库将报表发送到指定邮箱。代码如下:

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

# 邮件发送方的信息
smtp_server = 'smtp.qq.com'
smtp_port = 465
email_sender = 'your_email@qq.com'
email_password = 'your_password'

# 邮件接收方的信息
email_receiver = 'receiver_email@qq.com'

# 邮件的主题和内容
email_subject = '财务报表'
email_content = df_grouped.to_html()

# 构建邮件
msg = MIMEText(email_content, 'html', 'utf-8')
msg['Subject'] = email_subject
msg['From'] = email_sender
msg['To'] = email_receiver

# 发送邮件
smtp = smtplib.SMTP_SSL(smtp_server, smtp_port)
smtp.login(email_sender, email_password)
smtp.sendmail(email_sender, email_receiver, msg.as_string())
smtp.quit()

以上代码将会将报表的HTML格式作为邮件的内容发送到指定邮箱。在代码中需要替换成自己的邮箱和密码。同时,还需要设置定时任务,让程序在每个月的最后一天自动运行。

综上,我们可以使用pandas、numpy和smtplib库来编写一个自动生成报表并发送邮件的Python程序。该程序可以大大提高财务报表的效率和准确性。

用Python语言写出一个财务自动报表生成程序需要统计每个员工的社保和工资公积金和名字汇总每个月的最后一天发到我邮箱。

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