?小張是公司里做運(yùn)營(yíng)分析的，每個(gè)月都要把銷售數(shù)據(jù)整理成圖表，給老板做匯報(bào)。以前他都是手動(dòng)在Excel里點(diǎn)來(lái)點(diǎn)去，選數(shù)據(jù)范圍、插入柱狀圖、調(diào)顏色、改字體，一套操作下來(lái)至少半小時(shí)。碰上數(shù)據(jù)更新頻繁的日子，他得重復(fù)做三四遍同樣的操作，煩到想摔鼠標(biāo)。

有一天他跑來(lái)問我：“有沒有辦法讓Excel自動(dòng)畫圖？我每次數(shù)據(jù)格式都一樣，就是數(shù)值變了。”

我說(shuō)：“用Python啊，寫一次腳本，以后一鍵生成，顏色字體你說(shuō)了算，還能批量處理。”

他眼睛亮了。

這篇文章就從這個(gè)場(chǎng)景出發(fā)，聊聊怎么用Python和Excel配合，優(yōu)雅地畫出各種柱狀圖。

準(zhǔn)備工具，裝三個(gè)庫(kù)就夠了

Python操作Excel有幾個(gè)成熟的庫(kù)。最省事的是pandas，它能直接讀寫Excel文件，處理數(shù)據(jù)表格。畫圖交給matplotlib，這個(gè)庫(kù)幾乎能畫出所有你能想象到的圖表。如果還想保留Excel公式或者調(diào)整格式，可以加上openpyxl。

裝起來(lái)一句話的事情：

pip install pandas matplotlib openpyxl

我習(xí)慣在Jupyter Notebook里調(diào)試這些代碼，因?yàn)槟芸吹矫恳徊降臄?shù)據(jù)長(zhǎng)什么樣。如果你用普通.py文件也完全沒問題。

拿數(shù)據(jù)開刀，從Excel讀到pandas

先看一個(gè)實(shí)際場(chǎng)景。假設(shè)有一張銷售數(shù)據(jù)表叫sales.xlsx，里面每個(gè)月每個(gè)產(chǎn)品的銷售額：

用pandas讀這個(gè)文件只需要一行：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('sales.xlsx')
print(df.head())

head()方法能讓你看一眼前幾行數(shù)據(jù)，確認(rèn)讀進(jìn)來(lái)的格式對(duì)不對(duì)。pandas會(huì)自動(dòng)把第一行當(dāng)作列名，后面每一行對(duì)應(yīng)一個(gè)月份。

第一張柱狀圖，五步搞定

數(shù)據(jù)在手里了，畫圖其實(shí)就五步：選數(shù)據(jù)、創(chuàng)建畫布、畫柱狀圖、加標(biāo)題標(biāo)簽、顯示或保存。

import matplotlib.pyplot as plt

# 把月份列作為橫坐標(biāo)的標(biāo)簽
months = df['月份']

# 遍歷每一列產(chǎn)品，分別畫一組柱子
plt.bar(months, df['產(chǎn)品A'], label='產(chǎn)品A')
plt.bar(months, df['產(chǎn)品B'], label='產(chǎn)品B')
plt.bar(months, df['產(chǎn)品C'], label='產(chǎn)品C')

# 加標(biāo)簽和標(biāo)題
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('銷售額（萬(wàn)元）')
plt.title('各產(chǎn)品月度銷售對(duì)比')

# 顯示圖例
plt.legend()

# 展示圖表
plt.show()

跑完這段代碼，一張簡(jiǎn)單的分組柱狀圖就彈出來(lái)了。每個(gè)月份有三根柱子并排，代表三個(gè)產(chǎn)品的銷售額。

這比在Excel里手動(dòng)選區(qū)域、插入圖表快多了。但還不夠好看，柱子顏色、字體大小、網(wǎng)格線都可以調(diào)。

讓圖表好看一點(diǎn)，細(xì)節(jié)決定質(zhì)感

默認(rèn)的matplotlib圖表長(zhǎng)得很“學(xué)術(shù)”，藍(lán)橘色的柱子，白色背景，談不上難看但也說(shuō)不上精致。改幾個(gè)參數(shù)就能大變樣。

# 設(shè)置中文字體，不然圖表里的中文會(huì)變成方框
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 創(chuàng)建畫布時(shí)指定尺寸和分辨率
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6), dpi=100)

# 畫圖時(shí)自定義顏色和透明度
ax.bar(months, df['產(chǎn)品A'], label='產(chǎn)品A', color='#FF6B6B', alpha=0.8)
ax.bar(months, df['產(chǎn)品B'], label='產(chǎn)品B', color='#4ECDC4', alpha=0.8)
ax.bar(months, df['產(chǎn)品C'], label='產(chǎn)品C', color='#45B7D1', alpha=0.8)

# 添加網(wǎng)格線，提升可讀性
ax.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.5)

# 在柱子上方顯示數(shù)值
for i, (a, b, c) in enumerate(zip(df['產(chǎn)品A'], df['產(chǎn)品B'], df['產(chǎn)品C'])):
    ax.text(i, a + 2, str(a), ha='center', va='bottom', fontsize=9)
    ax.text(i, b + 2, str(b), ha='center', va='bottom', fontsize=9)
    ax.text(i, c + 2, str(c), ha='center', va='bottom', fontsize=9)

plt.tight_layout()
plt.show()

alpha參數(shù)控制透明度，多個(gè)柱子重疊時(shí)能看到后面的內(nèi)容。grid加網(wǎng)格線能讓數(shù)值對(duì)比更直觀。text方法在柱子上方標(biāo)了具體數(shù)字，老板看圖表時(shí)不用再猜這根柱子到底是多少。

顏色代碼用的是十六進(jìn)制RGB格式，比默認(rèn)的顏色高級(jí)不少。可以在網(wǎng)上搜配色方案，選一套自己看著舒服的。

兩種特殊柱狀圖，應(yīng)付不同場(chǎng)景

有時(shí)候并排柱子太多了，顯得擁擠?？梢該Q成堆疊柱狀圖，每個(gè)月份的三根柱子疊在一起，總高度就是三個(gè)產(chǎn)品的銷售額之和。

# 堆疊柱狀圖
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ax.bar(months, df['產(chǎn)品A'], label='產(chǎn)品A', color='#FF6B6B')
ax.bar(months, df['產(chǎn)品B'], bottom=df['產(chǎn)品A'], label='產(chǎn)品B', color='#4ECDC4')
ax.bar(months, df['產(chǎn)品C'], bottom=df['產(chǎn)品A'] + df['產(chǎn)品B'], label='產(chǎn)品C', color='#45B7D1')

ax.set_ylabel('總銷售額（萬(wàn)元）')
ax.legend()
plt.show()

bottom參數(shù)決定了這根柱子從哪里開始堆疊。產(chǎn)品B的柱子底端是產(chǎn)品A的高度，產(chǎn)品C的柱子底端是A加B的高度。這種圖適合展示“總量”和“構(gòu)成”的關(guān)系。

還有一種需求是橫向柱狀圖。當(dāng)產(chǎn)品名稱或者月份標(biāo)簽比較長(zhǎng)時(shí)，豎著放會(huì)擠在一起看不清。barh方法畫橫著的版本：

# 橫向柱狀圖
ax.barh(months, df['產(chǎn)品A'], label='產(chǎn)品A')
ax.barh(months, df['產(chǎn)品B'], label='產(chǎn)品B')
ax.barh(months, df['產(chǎn)品C'], label='產(chǎn)品C')

只是把bar換成了barh，x軸和y軸的角色互換了。

批量生成圖表，十分鐘的工作變成十秒鐘

這才是Python真正的殺手锏。假設(shè)你有12個(gè)分公司的銷售數(shù)據(jù)，分別存在12個(gè)Excel文件里，每個(gè)文件要生成一張柱狀圖。手動(dòng)做的話，打開、復(fù)制、粘貼、調(diào)整格式，一上午就沒了。

用Python寫個(gè)循環(huán)，幾秒鐘跑完。

import glob

# 獲取所有Excel文件
files = glob.glob('分公司銷售數(shù)據(jù)/*.xlsx')

for file in files:
    df = pd.read_excel(file)
    # 從文件名提取分公司名稱，用來(lái)命名輸出的圖片
    company_name = file.split('/')[-1].replace('.xlsx', '')
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    ax.bar(df['月份'], df['銷售額'], color='steelblue')
    ax.set_title(f'{company_name}月度銷售情況')
    ax.set_xlabel('月份')
    ax.set_ylabel('銷售額（萬(wàn)元）')
    
    # 不顯示窗口，直接保存文件
    plt.savefig(f'圖表輸出/{company_name}_柱狀圖.png', dpi=150, bbox_inches='tight')
    plt.close()

這里有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。savefig代替show，不彈窗口直接存圖。bbox_inches='tight'能自動(dòng)裁剪掉圖表周圍多余的空白。循環(huán)結(jié)束后，指定文件夾里整整齊齊躺著12張圖片，每一張都格式統(tǒng)一、標(biāo)題自動(dòng)適配。

把圖表寫回Excel，方便分享

有些人不想單獨(dú)看圖片文件，希望圖表直接嵌入到Excel表格里。這也能做到，用openpyxl配合matplotlib。

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl.drawing.image import Image
import io

# 先把圖表存到內(nèi)存里的字節(jié)流，不生成臨時(shí)文件
buf = io.BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png', dpi=100)
buf.seek(0)

# 新建Excel文件并寫入數(shù)據(jù)
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 將pandas數(shù)據(jù)寫入工作表
for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
    ws.append(r)

# 插入圖片
img = Image(buf)
img.width = 400
img.height = 300
ws.add_image(img, 'E2')  # 放在E2單元格位置

wb.save('帶圖表的銷售報(bào)表.xlsx')

這樣生成的文件，別人打開就能直接看到數(shù)據(jù)和圖表，不需要額外發(fā)圖片。

幾個(gè)讓我踩過(guò)坑的小問題

中文字體是最容易翻車的。matplotlib默認(rèn)字體不支持中文，畫出來(lái)的圖里漢字全是小方框。解決方案是提前設(shè)置字體，用rcParams指定一個(gè)系統(tǒng)中存在的支持中文的字體。如果是在Linux服務(wù)器上跑，可能需要先安裝中文字體，或者用fc-list :lang=zh命令查一下已安裝的字體。

數(shù)據(jù)列名不要有空格。pandas讀取Excel后，如果列名是“產(chǎn)品 A”這種帶空格的，調(diào)用df['產(chǎn)品 A']會(huì)報(bào)錯(cuò)。要么提前改好列名，要么用df.columns = [col.strip() for col in df.columns]批量清理。

保存圖表時(shí)如果中文變成了亂碼，試試plt.savefig之前再加一次字體設(shè)置。有時(shí)候前面設(shè)好了，保存時(shí)卻丟失了，重新設(shè)置能解決。

從手動(dòng)到自動(dòng)，效率提升看得見

小張后來(lái)用這套腳本，每月做報(bào)表的時(shí)間從半小時(shí)壓縮到了十秒鐘。他只需要把最新的數(shù)據(jù)覆蓋到Excel文件里，雙擊運(yùn)行腳本，圖表自動(dòng)生成。他把腳本給了部門其他同事，大家都很開心。

數(shù)據(jù)可視化的核心價(jià)值不是圖表多漂亮，而是能不能快速準(zhǔn)確地傳達(dá)信息。當(dāng)你重復(fù)做同一類圖表超過(guò)三次，就該考慮寫腳本了。這不是偷懶，是聰明地工作。

Excel和Python不是替代關(guān)系，是互補(bǔ)關(guān)系。Excel適合交互式探索數(shù)據(jù)，Python適合批量化、自動(dòng)化處理。兩者結(jié)合，威力翻倍。

以上就是Python Excel數(shù)據(jù)可視化之柱狀圖繪制教程的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python Excel數(shù)據(jù)可視化的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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