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Python 操作 Excel 插入图表：解锁数据可视化的高效密码

在数据分析与展示的领域中，Python 凭借其强大的库支持，成为众多开发者与数据工作者的得力助手。将图表嵌入 Excel 文件，不仅能丰富数据呈现形式，还能让信息传递更加直观高效。今天，就带大家深入探索如何利用 Python 在 Excel 中插入图表，实现数据可视化的进阶操作。

在实现 Python 在 Excel 中插入图表之前，需要确保安装了以下关键库：

• pandas ：用于数据处理和分析，方便将数据组织成合适的数据结构。

• matplotlib ：是 Python 经典的绘图库，负责生成各类图表，此示例中用于创建柱状图。

• openpyxl ：专注于操作 Excel 2010 及以上版本的.xlsx 文件，支持在 Excel 工作表中添加、修改和读取数据，以及插入图表等操作。

• Pillow ：作为 Python Imaging Library（PIL）的一个友好分支，主要用于处理图像相关的操作，在这里用于加载和调整图表图片。

以下是将柱状图插入 Excel 的完整代码示例：

from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.drawing.image import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pddef insert_sheet_to_chart_bar(filename, df):# 提取数据  [{'A会员数量': 1783, 'B会员数量': 648}]categories = list(df.columns)values = list(df.values.flatten().tolist())# 生成柱状图plt.figure(figsize=(8, 4))bars = plt.bar(categories, values, color=['#1f77b4', '#ff7f0e'])# 设置中文显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.title("会员数量对比")plt.ylabel("数量")# 添加数值标签for bar in bars:height = bar.get_height()plt.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2., height,f'{int(height)}',ha='center', va='bottom')# 保存图表图片chart_path = 'membership_chart.png'plt.savefig(chart_path, dpi=300, bbox_inches='tight')plt.close()# 创建Excel并插入图表wb = Workbook()ws = wb.active# 插入图表图片img = Image(chart_path)img.width = 1000  # 调整宽度img.height = 550  # 调整高度ws.add_image(img, 'D2')  # 插入到 D2 单元格位置wb.save(filename)

代码说明 ：

• 该函数 insert_sheet_to_chart_bar 接收两个参数，filename 表示需要插入图表的 Excel 文件路径，df 是包含数据的 pandas DataFrame 对象。
• 通过提取 DataFrame 的列名作为柱状图的类别（categories），将数据值展平并转换为列表作为柱状图的高度（values）。
• 使用 matplotlib 创建柱状图，设置图表标题、坐标轴标签，并添加数值标签以增强图表的可读性。然后将生成的图表保存为图片文件。
• 利用 openpyxl 加载目标 Excel 文件，获取指定的工作表，通过 Image 类加载图表图片，并设置合适的宽度和高度，最终将图片插入到指定的单元格位置，并保存修改后的 Excel 文件。

在实际应用中，若要插入其他类型的图表，如折线图、饼图等，可对 matplotlib 的绘图方法和参数进行相应调整。此外，还需注意以下几点：

• 确保 Excel 文件路径正确，且文件在读取和保存过程中没有被其他程序占用。
• 根据实际数据规模和需求，合理调整图表尺寸和图片分辨率，以确保图表在 Excel 中的显示效果清晰、美观。若图片尺寸过大或过小，可能会影响整体布局和可读性。
• 当数据中包含中文字符时，设置字体为 SimHei（黑体）可以有效避免中文显示乱码的问题，但不同系统环境下字体的安装和配置可能存在差异，需确保系统中已安装相应的字体。

掌握 Python 在 Excel 中插入图表的技能，能够为数据分析报告的制作、业务数据的可视化展示等工作带来极大的便利和效率提升，助力大家在数据处理与展示领域更加游刃有余。

在处理数据的过程中，我们常常需要将生成的图表精准地 插入到已存在数据的 Excel 文件的指定工作表中。借助 Python 的强大库组合，这一操作得以高效实现。以下是经过优化和注释补充的代码，助你轻松完成这一任务。