pythonを用いたExcel作成プログラムの可読性について

import openpyxl
import copy
import pandas as pd

workdir = '/content/drive/My Drive/Colab Notebooks'

#まず、「対照表から設定1/設定2を与える＋不要な作業員情報を統合する」処理後のエクセルを成果物1として保管する
def make1():
	global workdir
	datasheet_raw = pd.read_excel(workdir + '/rawdata.xlsx')
	datasheet_raw["作業時間"] = pd.to_datetime(datasheet_raw["作業時間"],format="%H:%M:%S") 
	datasheet_raw["作業時間"] = datasheet_raw["作業時間"].dt.minute #作業時間を文字列から数値[分]に変換

	datasheet_raw=datasheet_raw.groupby(["テーマ","月日","国名","区分","業務"],as_index=False).sum()
	 #作業員の名前が不要なので集約する

	table_master = pd.read_excel(workdir + '/table_master.xlsx')
	datasheet_process = datasheet_raw.merge(table_master, on=['区分', '業務'], how='left')
	 #merge関数を使って対照表と生データを結合することで設定1・設定2を付与
	datasheet_process.to_excel(workdir + '/output1.xlsx', index=False) #成果物1が完成

#グラフ生成用のエクセルに値を打ち込み、成果物2として保管する
def make2():
	global workdir
	databook_graph=openpyxl.load_workbook(workdir + '/graph_master.xlsx')
	datasheet_graph=databook_graph.active

	month_data = datasheet_process.iat[0,1].strftime("%Y年%m月")
	 #生データは毎月1日～月末のデータなので”月日”列からYYYY年M月のデータを適当に持ってくる
	datasheet_graph.cell(1,12).value=month_data

	setting1 = datasheet_process.groupby(["設定１"],as_index=False).sum()
	setting1 = setting1.iloc[:,2]/60 #設定１ごとの作業時間を単位[hour]の9行1列データとして取り出す（設定１は9種類固定）

	for i in range(1,10):
	  datasheet_graph.cell(i+2,11).value=setting1[i-1] #エクセルの3行11列から11行11列までsetting1[0]～[8]を代入

	databook_graph.save(workdir + '/output2.xlsx') #完成したグラフ生成用エクセルを保管


#月日と設定２で集計したエクセルを成果物３として保管する（最終的にはこれからカレンダーを制作して完成となる）
def make3():
	global workdir
	datasheet_complete =datasheet_process.groupby(["月日","設定２"],as_index=False).sum()
	datasheet_complete.to_excel(workdir + '/output3.xlsx', index=False)


if __name__ == '__main__':
	make1()
	make2()
	make3()