使用Python创建PowerPoint各种图表的详细教程_Python

在 powerpoint 中创建图表是一种高效的数据可视化方式，能够帮助将复杂信息更直观地呈现，提升表达效果。通过 python 实现图表自动化生成，不仅节省时间，还能减少手动操作的错误，提高演示文稿的专业度和制作效率。

本文将介绍如何使用 python 创建多种类型的 powerpoint 图表，包括柱状图、条形图、饼图、折线图、漏斗图和瀑布图。此外，还将展示如何使用 excel 数据生成 powerpoint 图表。

为什么使用 python 创建 powerpoint 图表

使用代码生成 powerpoint 图表有以下优势：

自动化：支持定期自动生成图表，减少重复手动操作。
动态数据：可基于实时或定期更新的数据源（如数据库或 excel）动态生成图表。
无需图形界面：无需安装 microsoft office，也能创建和编辑演示文稿。
批量处理：通过简单代码一次性批量生成多个图表或完整演示文稿。

使用工具

要在powerpoint中生成图表，需要使用合适的powerpoint文档处理库。本文所使用的是 spire.presentation for python 库。该库支持创建、编辑和转换 powerpoint 文件，兼容 .ppt 和 .pptx 格式，且不依赖于本地安装的 microsoft powerpoint 软件。

安装方法

在项目终端中执行以下命令，安装 spire.presentation 库：

pip install spire.presentation

安装完成后，即可在 python 脚本中导入 spire.presentation，开始创建和操作 powerpoint图表。

使用 python 在 powerpoint 中创建各类图表

spire.presentation 支持多种图表类型，包括以下各种常见的类型：

柱状图（column chart）
条形图（bar chart）
饼图（pie chart）
环形图（doughnut chart）
折线图（line chart）
面积图（area chart）
散点图（scatter chart）
股票图（stock chart）
气泡图（bubble chart）
雷达图（radar chart）
漏斗图（funnel chart）
瀑布图（waterfall chart）
箱线图（box and whisker chart）
直方图（histogram chart）
帕累托图（pareto chart）
矩阵树图（treemap chart）
旭日图（sunburst chart）
地图图表（map chart）

使用 python 在 powerpoint 中创建图表的实现步骤

创建 presentation 对象
获取目标幻灯片
使用 appendchart() 方法插入所需类型的图表
填充图表数据
设置图表样式（颜色、图例、标题等）
保存演示文稿

柱状图

柱状图通过垂直柱形来展示各类别的数据大小，是对比不同分类或时间段数据的理想选择。常用于展示季度销售、年度增长、产品对比等。

以下代码展示了如何使用python在powerpoint中生成柱状图：

from spire.presentation import *


# 创建演示文稿对象
presentation = presentation()

# 获取第一张幻灯片
slide = presentation.slides[0]

# 添加簇状柱状图，设置图表的位置和尺寸
chart = slide.shapes.appendchart(charttype.columnclustered, rectanglef.fromltrb(100, 80, 620, 440))

# 设置系列标签（季度）
chart.chartdata[0, 1].text = "第一季度"
chart.chartdata[0, 2].text = "第二季度"
chart.chartdata[0, 3].text = "第三季度"

# 设置分类标签（地区）
chart.chartdata[1, 0].text = "北美"
chart.chartdata[2, 0].text = "欧洲"
chart.chartdata[3, 0].text = "亚洲"
chart.chartdata[4, 0].text = "南美"

# 定义三个系列的销售数据（每列代表一个季度，每行为不同地区的销售额）
series_data = {
    "系列1": [20000, 22000, 18000, 30000],
    "系列2": [15000, 26000, 20000, 26000],
    "系列3": [17000, 24000, 22000, 28000]
}

# 向图表中填充数据
for i, (key, values) in enumerate(series_data.items()):
    for j, val in enumerate(values):
        chart.chartdata[j + 1, i + 1].numbervalue = val

# 设置系列标签（即图例中显示的系列名称，b1 至 d1 区域）
chart.series.serieslabel = chart.chartdata["b1", "d1"]

# 设置分类轴标签（即横轴显示的地区名称，a2 至 a5 区域）
chart.categories.categorylabels = chart.chartdata["a2", "a5"]

# 分别设置每个系列对应的数值区域
chart.series[0].values = chart.chartdata["b2", "b5"]
chart.series[1].values = chart.chartdata["c2", "c5"]
chart.series[2].values = chart.chartdata["d2", "d5"]

# 设置柱状图中柱形之间的间距和重叠程度
chart.gapwidth = 219
# 负值表示柱子之间有间隙，不重叠        
chart.overlap = -27         

# 设置图例位置为底部
chart.chartlegend.position = chartlegendpositiontype.bottom

# 设置图表标题
chart.hastitle = true
chart.charttitle.textproperties.text = "季度销售表现"
chart.charttitle.textproperties.iscentered = true
chart.charttitle.textproperties.paragraphs[0].defaultcharacterproperties.isbold = tristate.tfalse
chart.charttitle.height = 25

# 保存为pptx文件并释放资源
presentation.savetofile("柱状图.pptx", fileformat.pptx2016)
presentation.dispose()

条形图

条形图的结构类似于柱状图，但数据以水平条形呈现，更适合类目名称较长的场景。条形图常用于横向对比，如各地区人口、部门预算等。

以下代码展示了如何使用python在powerpoint中生成条形图：

from spire.presentation import *

# 创建演示文稿对象
presentation = presentation()

# 获取第一张幻灯片
slide = presentation.slides[0]

# 向幻灯片中添加一个簇状条形图
chart = slide.shapes.appendchart(charttype.barclustered, rectanglef.fromltrb(100, 80, 620, 440))

# 定义类别名称（水果名称）和每年的数据
categories = ["苹果", "香蕉", "樱桃", "椰枣"]
series_data = {
    "2019年": [500, 700, 600, 400],
    "2020年": [600, 800, 700, 450]
}

# 设置图表的类别标签（位于第一列）
for i, cat in enumerate(categories, start=1):
    chart.chartdata[i, 0].text = cat

# 设置图表的系列名称（位于第一行）
for i, series_name in enumerate(series_data.keys(), start=1):
    chart.chartdata[0, i].text = series_name

# 填充图表数据区域的值
for col_idx, values in enumerate(series_data.values(), start=1):
    for row_idx, val in enumerate(values, start=1):
        chart.chartdata[row_idx, col_idx].numbervalue = val

# 设置系列标签区域（b1 到 c1）
chart.series.serieslabel = chart.chartdata["b1", "c1"]

# 设置类别标签区域（a1 到 a4）
chart.categories.categorylabels = chart.chartdata["a1", "a4"]

# 设置每个系列对应的数据区域（数值区域）
chart.series[0].values = chart.chartdata["b2", "b5"]
chart.series[1].values = chart.chartdata["c2", "c5"]

# 定义每个系列的填充颜色
fill_colors = [
    color.fromrgb(91, 155, 213),   # 系列 1（蓝色）
    color.fromrgb(237, 125, 49),   # 系列 2（橙色）
]

# 设置系列填充样式为纯色，并应用定义的颜色
for index, color in enumerate(fill_colors):
    chart.series[index].fill.filltype = fillformattype.solid
    chart.series[index].fill.solidcolor.color = color

# 保存演示文稿到文件
presentation.savetofile("条形图.pptx", fileformat.pptx2010)
presentation.dispose()

饼图

饼图用于表示整体中各部分的比例关系，通过扇形展示各数据项所占的百分比。适用于展示市场份额、预算分配等组成结构。

以下代码展示了如何使用python在powerpoint中生成饼图：

from spire.presentation import * 

# 创建 presentation 对象并获取第一张幻灯片
presentation = presentation()
slide = presentation.slides[0]

# 向幻灯片中添加一个饼图，指定图表类型和位置大小
chart = slide.shapes.appendchart(charttype.pie, rectanglef.fromltrb(150, 150, 450, 450))

# 定义图表的分类和对应的数值
categories = ["chrome", "firefox", "edge", "safari"]
values = [58.9, 13.3, 12.7, 9.6]

# 填充图表数据区域：
# a1:a4 单元格用于表示分类（浏览器名称）
# b1:b4 单元格用于表示对应的市场份额数值
for i in range(len(categories)):
    chart.chartdata[i + 1, 0].text = categories[i]
    chart.chartdata[i + 1, 1].numbervalue = values[i]

# 设置分类标签范围为 a2:a5，数据值范围为 b2:b5
chart.categories.categorylabels = chart.chartdata["a2", "a5"]
chart.series[0].values = chart.chartdata["b2", "b5"]

# 设置图表标题内容、居中样式和标题高度
chart.hastitle = true
chart.charttitle.textproperties.text = "浏览器市场份额"
chart.charttitle.textproperties.iscentered = true
chart.charttitle.height = 25

# 保存为 powerpoint 文件并释放资源
presentation.savetofile("饼图.pptx", fileformat.pptx2010)
presentation.dispose()

折线图

折线图通过连接各数据点的线段，展示数据随时间的变化趋势。适合用于时间序列数据，如年度营收变化、网站流量趋势等。

以下代码展示了如何使用python在powerpoint中生成折线图：

from spire.presentation import *

# 创建 presentation 对象并获取第一张幻灯片
presentation = presentation()
slide = presentation.slides[0]

# 向幻灯片中添加一个折线图，指定图表在幻灯片中的位置和大小
chart = slide.shapes.appendchart(charttype.line, rectanglef.fromltrb(100, 80, 620, 440))

# 定义图表的类别
categories = ["一月", "二月", "三月", "四月"]

# 定义两个系列的数据，表示两个产品在不同月份的销量
series_data = {
    "产品 a": [150, 200, 180, 220],
    "产品 b": [120, 140, 160, 180]
}

# 设置图表的类别标签
for i, cat in enumerate(categories, start=1):
    chart.chartdata[i, 0].text = cat

# 设置系列名称
for i, name in enumerate(series_data.keys(), start=1):
    chart.chartdata[0, i].text = name

# 填充系列数据
for col_idx, values in enumerate(series_data.values(), start=1):
    for row_idx, val in enumerate(values, start=1):
        chart.chartdata[row_idx, col_idx].numbervalue = val

# 指定系列标签的范围（b1 到 c1）
chart.series.serieslabel = chart.chartdata["b1", "c1"]

# 指定类别标签的范围（a2 到 a5）
chart.categories.categorylabels = chart.chartdata["a2", "a5"]

# 为每个系列分别设置数据范围（b2:b5 和 c2:c5）
chart.series[0].values = chart.chartdata["b2", "b5"]
chart.series[1].values = chart.chartdata["c2", "c5"]

# 添加图表标题
chart.hastitle = true
chart.charttitle.textproperties.text = "各产品月度销售趋势"
chart.charttitle.textproperties.iscentered = true
chart.charttitle.height = 25

# 保存为 powerpoint 文件并释放资源
presentation.savetofile("折线图.pptx", fileformat.pptx2010)
presentation.dispose()

漏斗图

漏斗图用于表示某一流程的逐步转化情况，例如销售漏斗、用户转化路径等。它能清晰展现各阶段的数量递减关系，帮助识别流程中流失严重的环节。

以下代码展示了如何使用python在powerpoint中生成漏斗图：

from spire.presentation import *

# 创建 presentation 对象并获取第一张幻灯片
presentation = presentation()
slide = presentation.slides[0]

# 向幻灯片添加一个漏斗图，设置图表在页面中的位置和大小
chart = slide.shapes.appendchart(charttype.funnel, rectanglef.fromltrb(100, 100, 600, 400))

# 定义漏斗各阶段的名称和对应的数值
stages = ["潜在客户", "销售机会", "报价方案", "成交客户"]
values = [1000, 600, 300, 120]

# 填充图表数据区域
for i in range(len(stages)):
    chart.chartdata[i + 1, 0].text = stages[i]
    chart.chartdata[i + 1, 1].numbervalue = values[i]

# 设置图表的分类标签和系列值
chart.categories.categorylabels = chart.chartdata["a2", "a5"]
chart.series[0].values = chart.chartdata["b2", "b5"]

# 添加图表标题并设置样式
chart.hastitle = true
chart.charttitle.textproperties.text = "销售漏斗阶段"
chart.charttitle.textproperties.iscentered = true
chart.charttitle.height = 25

# 保存演示文稿并释放资源
presentation.savetofile("漏斗图.pptx", fileformat.pptx2010)
presentation.dispose()

瀑布图

瀑布图展示数值的累计过程，适用于拆解整体变化的构成因素。常用于财务数据分析，如利润构成、成本变化等，能直观反映每一步对最终结果的影响。

以下代码展示了如何使用python在powerpoint中生成瀑布图：

from spire.presentation import *

# 创建 presentation 对象并获取第一张幻灯片
presentation = presentation()
slide = presentation.slides[0]

# 在幻灯片中添加瀑布图，设置图表在幻灯片中的位置和大小
chart = slide.shapes.appendchart(charttype.waterfall, rectanglef.fromltrb(100, 100, 600, 400))

# 定义各阶段名称和对应的数值
categories = ["起始", "收入", "成本", "利润"]
values = [0, 8000, -3000, 5000]

# 向图表中填充数据
for i in range(len(categories)):
    chart.chartdata[i + 1, 0].text = categories[i]
    chart.chartdata[i + 1, 1].numbervalue = values[i]

# 设置类别标签范围
chart.categories.categorylabels = chart.chartdata["a2", "a5"]

# 设置系列对应的数值范围
chart.series[0].values = chart.chartdata["b2", "b5"]

# 设置图表标题
chart.hastitle = true
chart.charttitle.textproperties.text = "利润构成分析"
chart.charttitle.textproperties.iscentered = true
chart.charttitle.height = 25

# 保存演示文稿并释放资源
presentation.savetofile("瀑布图.pptx", fileformat.pptx2010)
presentation.dispose()

使用 python 和 excel 数据生成 powerpoint 图表

通过将 excel 中的数据导入 powerpoint 来生成图表，可以实现数据与演示内容的自动同步更新，避免手动复制粘贴的繁琐和错误，确保演示文稿中的信息始终反映最新的业务数据。这种方法特别适用于需要定期汇报销售、财务、市场等数据的场景，大幅提升数据处理效率和报告的专业度。

第一步：使用 pandas 读取 excel 数据

pandas 是 python 中强大的数据处理库，可以方便地读取和操作 excel 文件。首先确保安装 pandas 库：

pip install pandas

安装完成后，利用 pandas 将 excel 中指定工作表的数据加载到 dataframe 结构中，这样就可以方便地访问和操作表格内容。

import pandas as pd

# 读取 excel 文件中名为 'sheet1' 的工作表
df = pd.read_excel('销售数据.xlsx', sheet_name='sheet1')

dataframe 是一个二维表格结构，类似于 excel 的工作表，便于进行后续的数据筛选、计算与传递。

第二步：创建 powerpoint 图表并填充 excel 数据

借助 spire.presentation 库，可以在 powerpoint 幻灯片中动态创建图表，并将刚刚读取的 excel 数据填充进去，实现图表的自动生成。

from spire.presentation import *

# 创建演示文稿对象并获取第一张幻灯片
presentation = presentation()
slide = presentation.slides[0]

# 向幻灯片中添加一个簇状柱形图
chart = slide.shapes.appendchart(charttype.columnclustered, rectanglef.fromltrb(100, 80, 620, 440))

# 设置系列名称
quarters = df.columns[1:].tolist() 
for i, quarter in enumerate(quarters, start=1):
    chart.chartdata[0, i].text = quarter

# 设置分类标签
regions = df[df.columns[0]].tolist()  
for i, region in enumerate(regions, start=1):
    chart.chartdata[i, 0].text = region

# 填充图表数据
for i in range(len(regions)):
    for j in range(len(quarters)):
        chart.chartdata[i + 1, j + 1].numbervalue = df.iloc[i, j + 1]

# 设置系列名称的单元格范围（b1 到 d1）
chart.series.serieslabel = chart.chartdata["b1", "d1"]

# 设置分类标签的单元格范围（a2 到 a4）
chart.categories.categorylabels = chart.chartdata["a2", f"a{len(regions)+1}"]

# 设置每个系列的数值区域（b2:b4、c2:c4、d2:d4）
for i in range(len(quarters)):
    col_letter = chr(66 + i)  # b、c、d...
    start_cell = f"{col_letter}2"
    end_cell = f"{col_letter}{len(regions)+1}"
    chart.series[i].values = chart.chartdata[start_cell, end_cell]

# 设置图表标题
chart.hastitle = true
chart.charttitle.textproperties.text = "各地区季度销售额"
chart.charttitle.textproperties.iscentered = true
chart.charttitle.height = 25

# 保存演示文稿
presentation.savetofile("各地区季度销售图.pptx", fileformat.pptx2010)
presentation.dispose()