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Python 数据可视化进阶：精准插入图表到指定 Excel 工作表
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。
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, sheet_name):"""将柱状图插入到指定的 Excel 工作表中参数:filename -- Excel 文件路径df -- 包含图表数据的 pandas DataFrame 对象sheet_name -- 目标工作表名称"""# 提取数据：从 DataFrame 中获取列名和数据值categories = list(df.columns) # 获取列名作为柱状图分类标签values = list(df.values.flatten().tolist()) # 将数据展平并转换为列表形式# 生成柱状图plt.figure(figsize=(8, 4))bars = plt.bar(categories, values, color=['#1f77b4', '#ff7f0e'])# 设置中文显示：指定字体以确保中文标题和标签显示正确plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.title("会员数量对比") # 设置图表标题plt.ylabel("数量") # 设置纵轴标签# 添加数值标签：在每个柱子上方显示具体数值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：将生成的图表保存为 PNG 格式chart_path = 'membership_chart.png'plt.savefig(chart_path, dpi=300, bbox_inches='tight')plt.close()# 读取 Excel 文件：加载已存在的 Excel 文件以便进行修改wb = load_workbook(filename)# 获取指定工作表：确保图表插入到正确的工作表中if sheet_name in wb.sheetnames:ws = wb[sheet_name]else:ws = wb.create_sheet(sheet_name) # 如果工作表不存在，则创建# 插入图表图片：加载图表图片并调整大小，然后插入到指定位置img = Image(chart_path)img.width = 1000 # 设置图片宽度img.height = 550 # 设置图片高度ws.add_image(img, 'D2') # 将图片插入到 D2 单元格位置# 保存修改后的 Excel 文件：确保所有更改被保存wb.save(filename)
代码应用实例
假设有一个名为 data.xlsx 的 Excel 文件，其中包含一个名为 Sheet1 的工作表，该工作表中有两列数据（例如：A 列是月份，B 列是销售额）。我们可以通过以下代码将柱状图插入到 Sheet1 中：
# 导入 pandas 库
import pandas as pd# 创建示例 DataFrame
data = {'月份': ['1月', '2月', '3月'], '销售额': [2500, 3200, 2800]}
df = pd.DataFrame(data)# 直接读取指定sheet下的数据# 指定要读取的工作表名称
sheet_name = 'Sheet1'
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=sheet_name)
print(df)# 调用函数
insert_sheet_to_chart_bar('data.xlsx', df, 'Sheet1')
关键点总结
- 精确指定工作表 ：通过传递
sheet_name参数，可以确保图表插入到正确的 Excel 工作表中。如果工作表不存在，代码会自动创建该工作表。 - 图表生成与保存 ：使用
matplotlib库生成柱状图，并保存为图片文件。在生成图表时，可以根据实际需求设置图表的标题、坐标轴标签、颜色、数值标签等属性。 - 图片插入与调整 ：利用
openpyxl库加载保存的图片，调整图片的宽度和高度，使其在 Excel 中显示时具有合适的大小，并将其插入到指定的单元格位置。 - 灵活性与可扩展性 ：此代码结构清晰，易于根据具体需求进行修改和扩展。例如，可以轻松调整图表类型、样式，或者更改图片的插入位置和大小等。
希望以上内容能够帮助大家更好地理解和应用 Python 进行 Excel 数据可视化操作！