使用Python在Excel工作表中创建图表的实现步骤_Python

引言

在现代企业中，数据驱动的决策变得越来越重要。从销售分析到市场趋势跟踪，再到项目绩效考核，清晰直观的数据呈现不仅能提高分析效率，也能增强管理层的决策信心。excel 作为企业中最常用的数据分析工具，其强大的表格和图表功能在日常工作中不可或缺。然而，当面对成百上千条数据或需要生成定期报告时，手动制作图表不仅耗时，还容易出错。而 python 拥有丰富的生态和强大的数据处理能力，通过编程实现 excel 图表自动化生成，既可以保证数据准确性，也可以大幅提升效率。

本文将使用 free spire.xls for python 展示如何在 excel 中创建柱状图、折线图、饼图及气泡图，结合实际业务场景的数据示例，帮助你快速掌握自动化可视化技能。

1. 环境准备与库安装

首先需要安装 free spire.xls for python：

pip install spire.xls.free

安装完成后，我们可以开始创建 excel 工作簿并准备数据。下面是一个创建 excel 文件的简单示例：

from spire.xls import workbook

# 创建一个新的工作簿
wb = workbook()
sheet = wb.worksheets[0]
sheet.name = "销售数据"

# 保存初始文件
wb.savetofile("salesdata.xlsx")
wb.dispose()
print("excel 文件已创建：salesdata.xlsx")

说明：
workbook 对象代表整个 excel 文件，worksheets[0] 获取第一个工作表。这里我们创建了一个名为“销售数据”的工作表，为后续写入数据和生成图表做好准备。

注意：新建的excel工作簿有三个默认的工作表，sheet1、sheet2、sheet3，可根据需要直接读取编辑或清除后重新创建。

2. 在 excel 中写入业务数据

假设我们正在分析一个季度内不同地区的销售额情况。我们可以在代码中直接生成数据：

from spire.xls import workbook

wb = workbook()
sheet = wb.worksheets[0]
sheet.name = "销售数据"

# 写入表头
headers = ["地区", "产品", "销售额 (万元)"]
for col, header in enumerate(headers, start=1):
    sheet.range[1, col].text = header

# 写入示例数据
sales_data = [
    ["华东", "笔记本电脑", 120],
    ["华东", "平板电脑", 85],
    ["华北", "笔记本电脑", 95],
    ["华北", "平板电脑", 70],
    ["华南", "笔记本电脑", 110],
    ["华南", "平板电脑", 90],
]

for row, data in enumerate(sales_data, start=2):
    for col, value in enumerate(data, start=1):
        if isinstance(value, str):
            sheet.range[row, col].value = value
        else:
            sheet.range[row, col].numbervalue = value

# 自动调整列宽
sheet.range.autofitcolumns()

wb.savetofile("salesdata.xlsx")
wb.dispose()
print("业务数据已写入 excel 文件")

工作表预览：

说明：
这里我们模拟了三个区域、两类产品的季度销售数据，更贴近实际业务场景，便于生成有意义的图表。

3. 创建柱状图：不同地区产品销售对比

柱状图适合展示不同类别的对比情况。我们以销售额为数据创建柱状图：

from spire.xls import workbook, excelcharttype, color

wb = workbook()
wb.loadfromfile("salesdata.xlsx")
sheet = wb.worksheets[0]

# 添加柱状图
chart = sheet.charts.add()
chart.datarange = sheet.range["a1:c7"]  # 包含表头和数据
chart.seriesdatafromrange = false        # 按列获取系列数据

# 设置图表位置
chart.leftcolumn = 1
chart.toprow = 8
chart.rightcolumn = 10
chart.bottomrow = 25

# 设置图表类型
chart.charttype = excelcharttype.columnclustered
chart.charttitle = "各地区产品销售额对比"
chart.charttitlearea.isbold = true
chart.charttitlearea.size = 12

# 设置轴标题
chart.primarycategoryaxis.title = "地区"
chart.primaryvalueaxis.title = "销售额 (万元)"

# 设置颜色与数据标签
for cs in chart.series:
    cs.format.options.isvarycolor = true
    cs.datapoints.defaultdatapoint.datalabels.hasvalue = true

wb.savetofile("saleschart_column.xlsx")
wb.dispose()
print("柱状图创建完成：saleschart_column.xlsx")

工作表预览：

说明：
通过 chart.datarange 指定数据区域，chart.charttype 设置图表类型，datalabels 显示每个数据点的数值，使图表直观易读。

4. 创建折线图：观察销售趋势

折线图适用于展示销售趋势或随时间变化的数据：

from spire.xls import workbook, excelcharttype

wb = workbook()
wb.loadfromfile("salesdata.xlsx")
sheet = wb.worksheets[0]

chart_line = sheet.charts.add()
chart_line.datarange = sheet.range["a1:c7"]
chart_line.seriesdatafromrange = false

chart_line.leftcolumn = 1
chart_line.toprow = 9
chart_line.rightcolumn = 9
chart_line.bottomrow = 29
chart_line.charttype = excelcharttype.line
chart_line.charttitle = "销售趋势分析"
chart_line.charttitlearea.isbold = true
chart_line.charttitlearea.size = 12
chart_line.primarycategoryaxis.title = "地区"
chart_line.primaryvalueaxis.title = "销售额 (万元)"

wb.savetofile("saleschart_line.xlsx")
wb.dispose()
print("折线图创建完成：saleschart_line.xlsx")

工作表预览：

说明：
折线图能清晰显示不同地区产品的销售变化趋势，便于管理者快速发现数据波动。

5. 创建饼图：展示产品销售占比

饼图适合展示各产品在总销售中的占比：

from spire.xls import workbook, excelcharttype

wb = workbook()
wb.loadfromfile("salesdata.xlsx")
sheet = wb.worksheets[0]

chart_pie = sheet.charts.add()
chart_pie.datarange = sheet.range["b2:c7"]  # 产品与销售额
chart_pie.seriesdatafromrange = false
chart_pie.leftcolumn = 1
chart_pie.toprow = 10
chart_pie.rightcolumn = 8
chart_pie.bottomrow = 30
chart_pie.charttype = excelcharttype.pie
chart_pie.charttitle = "产品销售占比"
chart_pie.charttitlearea.isbold = true
chart_pie.charttitlearea.size = 12

# 显示类别和百分比
chart_pie.series[0].datapoints.defaultdatapoint.datalabels.hascategoryname = true
chart_pie.series[0].datapoints.defaultdatapoint.datalabels.haspercentage = true

wb.savetofile("saleschart_pie.xlsx")
wb.dispose()
print("饼图创建完成：saleschart_pie.xlsx")

工作表预览：

说明：
饼图直观显示不同产品在总销售中的份额，便于分析主力产品和市场分布。

6. 创建气泡图：三维数据可视化

气泡图可同时展示三个维度，例如地区、产品销售额及利润率：

from spire.xls import workbook, excelcharttype

wb = workbook()
wb.loadfromfile("salesdata.xlsx")
sheet = wb.worksheets[0]

# 增加利润率列
profit_rates = [0.15, 0.12, 0.13, 0.10, 0.14, 0.11]
for i, rate in enumerate(profit_rates, start=2):
    sheet.range[i, 4].numbervalue = rate
sheet.range[1, 4].text = "利润率"

chart_bubble = sheet.charts.add(excelcharttype.bubble)
chart_bubble.datarange = sheet.range["b1:d7"]
chart_bubble.seriesdatafromrange = false
chart_bubble.series[0].bubbles = sheet.range["d2:d7"]  # 气泡大小
chart_bubble.leftcolumn = 1
chart_bubble.toprow = 10
chart_bubble.rightcolumn = 11
chart_bubble.bottomrow = 29
chart_bubble.charttitle = "销售额与利润率气泡图"
chart_bubble.charttitlearea.isbold = true
chart_bubble.charttitlearea.size = 12

wb.savetofile("saleschart_bubble.xlsx")
wb.dispose()
print("气泡图创建完成：saleschart_bubble.xlsx")

工作表预览：

说明：
气泡图不仅展示销售额，还通过气泡大小体现利润率，实现多维数据可视化。

7. 技术细节总结与关键类方法概览

在前面的章节中，我们展示了如何使用 free spire.xls for python 创建柱状图、折线图、饼图和气泡图。从技术实现角度来看，图表创建的核心流程可以总结为以下几个关键步骤：

python excel 图表创建步骤总结

准备数据将业务数据写入 excel 工作表。数据格式和区域必须符合图表要求，例如数值列用于 y 轴，分类列用于 x 轴或类别。
添加图表对象使用 sheet.charts.add() 创建图表对象，并通过 chart.datarange 指定数据来源。
设置图表类型与位置通过 chart.charttype 选择图表类型（如柱状图、折线图、饼图、气泡图），使用 leftcolumn、toprow、rightcolumn、bottomrow 精确定位图表在工作表中的位置。
配置标题与轴信息设置 chart.charttitle、primarycategoryaxis.title、primaryvalueaxis.title 等属性，为图表和坐标轴添加标题，并可设置字体、大小和加粗。
美化图表设置系列颜色 cs.format.fill.forecolor、数据标签 datalabels.hasvalue、图例位置等，增强可读性和视觉效果。
保存文件使用 wb.savetofile() 将生成的图表保存到指定文件。

关键类、方法与属性

类 / 方法 / 属性	说明
`workbook`	excel 工作簿对象，支持创建、加载和保存文件
`workbook.loadfromfile()`	从本地文件加载 excel 工作簿
`workbook.savetofile()`	保存 excel 文件到指定路径
`worksheet`	表示单个工作表，是操作数据和图表的主体对象
`sheet.range[row, col]`	获取或设置指定单元格的内容
`sheet.charts.add()`	在工作表中创建新的图表对象
`chart.datarange`	指定图表的数据源区域
`chart.seriesdatafromrange`	设置系列数据的方向（按行或按列）
`chart.charttype`	设置图表类型（柱状图、折线图、饼图、气泡图等）
`chart.charttitle`	设置图表标题文本
`chart.primarycategoryaxis.title`	设置 x 轴标题
`chart.primaryvalueaxis.title`	设置 y 轴标题