制作程序加工报表的方法有多种，以下是一些常用的技术和工具：
Excel VBA
Excel VBA是一种基于Microsoft Excel的编程语言，可以用来操作Excel工作簿和数据，并生成报表。
可以使用VBA来自动填充数据、设置格式、创建图表等，以生成所需的报表。
Python的Pandas库
Pandas是一个强大的数据处理库，可以读取数据文件，进行数据清洗和转换，然后使用Pandas的绘图功能来生成报表。
R语言的ggplot2包
R语言是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言，ggplot2是R语言中用于绘制图表的一个重要包。
可以使用ggplot2来创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、散点图等，从而生成报表。
JavaScript的D3.js库
D3.js是一个基于JavaScript的数据可视化库，可以帮助创建高度定制化的图表和可视化效果。
可以使用D3.js来读取数据、绘制图表，并通过HTML和CSS来呈现报表。
SQL查询语言
如果数据存储在关系型数据库中，可以使用SQL查询语言来提取和汇总数据，并生成报表。
可以使用SQL的聚合函数和分组操作来计算统计指标，并使用结果集来生成报表。
BI工具
商业智能（BI）工具如Tableau、Power BI等，提供了直观易用的界面，可以通过拖拽和设置参数来生成报表，并提供丰富的图表和图形选项。
具体步骤示例
使用Excel VBA制作报表：
1. 打开Excel，按下`Alt + F11`键打开VBA编辑器。
2. 在VBA编辑器中，插入一个新的模块，并编写VBA代码来读取数据、处理数据并生成报表。
3. 可以使用Excel的内置函数和VBA的绘图功能来创建图表和表格。
使用Python和Pandas制作报表：
1. 安装Pandas库：`pip install pandas`
2. 编写Python脚本，读取数据文件（如CSV、Excel等）：
```python
import pandas as pd
读取Excel文件
df = pd.read_excel（'path_to_your_file.xlsx'）
```
3. 进行数据清洗和转换：
```python
数据清洗示例
df = df.dropna（）
df['column_name'] = df['column_name'].astype（'str'）
```
4. 使用Pandas的绘图功能生成图表：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
绘制柱状图
df.plot（kind='bar', x='column1', y='column2'）
plt.savefig（'report.png'）
```
使用R语言和ggplot2制作报表：
1. 安装R语言和ggplot2包：
```R
install.packages（'ggplot2'）
```
2. 编写R脚本，读取数据文件并生成图表：
```R
library（ggplot2）
读取CSV文件
data <- read.csv（'path_to_your_file.csv'）
绘制柱状图
ggplot（data, aes（x = column1, y = column2）） +
geom_bar（stat = "identity"） +
labs（title = "Bar Chart", x = "Column1", y = "Column2"）
```
总结
选择哪种方法取决于具体的需求、数据格式和偏好。Excel VBA适合快速生成简单的报表，Python和Pandas适合处理复杂的数据分析和可视化，R语言和ggplot2适合创建高质量的图表，而SQL查询语言和BI工具则适合从数据库中提取和汇总数据。