快捷導(dǎo)航

Python實(shí)現(xiàn)在Excel中繪制可視化大屏的方法詳解

更新時(shí)間：2023年01月29日 15:56:57 作者：俊欣

今天小編來(lái)給大家分享如何在Excel文檔當(dāng)中來(lái)繪制可視化圖表，并且制作一個(gè)可視化大屏。文中的示例代碼講解詳細(xì)，感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下

大家新年好哇，今天小編來(lái)給大家分享如何在Excel文檔當(dāng)中來(lái)繪制可視化圖表，并且制作一個(gè)可視化大屏，非常的容易，這里我們會(huì)用到openpyxl模塊，那么首先第一步便是調(diào)用該模塊來(lái)讀取Excel文件，代碼如下

# 讀取Excel文檔并且指定工作表的名稱(chēng)
file_name = 'Bike_Sales_Playground.xlsx'
df = pd.read_excel(file_name,sheet_name='bike_buyers')

當(dāng)然為了保險(xiǎn)起見(jiàn)，我們這里還是拷貝一份源數(shù)據(jù)，并且新建一個(gè)新的工作表，代碼如下

# 新建一張工作表
with pd.ExcelWriter(file_name,#文檔的名稱(chēng)
                  engine='openpyxl',#調(diào)用模塊的名稱(chēng)
                  mode='a',#添加的模式
                 if_sheet_exists="replace" #如果已經(jīng)存在，就替換掉
                 ) as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Working_Sheet',index = False)# 設(shè)置Index為False

# 從新的工作表當(dāng)中來(lái)讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_excel(file_name,sheet_name='Working_Sheet')

數(shù)據(jù)清洗

下一步我們進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗，例如去掉重復(fù)值、針對(duì)一些數(shù)值做一些替換，代碼如下

# 去掉重復(fù)值
df.drop_duplicates(keep='first', inplace=True, ignore_index=False)
    
# 針對(duì)婚姻狀況這一列，“已婚”替換成“M”，“單身”替換成“S”
df['Marital Status'] = df['Marital Status'].replace('M','Married').replace('S','Single')
    
# 針對(duì)性別這一列，“男性”替換成“F”，而“女性”替換成“M”
df['Gender'] = df['Gender'].replace('F','Female').replace('M','Male')

# 查看表格的前5行
df.head()

# 年齡數(shù)值的處理
df['Age brackets'] = df['Age'].apply(lambda x: 'Less than 30' if x<=30 else('Greater than 55' if x>55 else '31 to 55'))

# 通勤距離的數(shù)值的替換
df['Commute Distance'] = df['Commute Distance'].replace('10+ Miles','More than 10 Miles')

output

      ID Marital Status  Gender  ...  Age  Purchased Bike     Age brackets
0  12496        Married  Female  ...   42              No         31 to 55
1  24107        Married    Male  ...   43              No         31 to 55
2  14177        Married    Male  ...   60              No  Greater than 55
3  24381         Single    Male  ...   41             Yes         31 to 55
4  25597         Single    Male  ...   36             Yes         31 to 55

繪制圖表

接下來(lái)我們嘗試來(lái)繪制幾張可視化圖表，下面所示的代碼繪制的是柱狀圖，而繪制其余兩張折線圖的代碼與下面是雷同的

# 透視表1
# 制作數(shù)據(jù)透視表
avg_gender_income_df = np.round(pd.pivot_table(bike_df,
               values = 'Income',
               index = ['Gender'],
               columns = ['Purchased Bike'],
               aggfunc = np.mean
              ),2)

# 將數(shù)據(jù)透視表放入Excel表格中，并且指定工作表
with pd.ExcelWriter(file_name,#工作表的名稱(chēng)
                    engine='openpyxl',#引擎的名稱(chēng)
                    mode='a',#Append模式
                   if_sheet_exists="replace" #如果已經(jīng)存在，就替換掉
                   ) as writer:  
    
    avg_gender_income_df.to_excel(writer, sheet_name='Average_Gender_Income')

# 加載文檔，并且指定工作表
wb = load_workbook(file_name)
sheet = wb['Average_Gender_Income']

# 創(chuàng)建柱狀圖
chart1 = BarChart()
chart1.type = "col"
chart1.style = 10
chart1.title = "基于性別與消費(fèi)數(shù)據(jù)之下的平均收入"
chart1.y_axis.title = '性別'
chart1.x_axis.title = '收入'

# 將繪制出來(lái)的柱狀圖放在單元格中去
data1 = Reference(sheet, min_col=2, min_row=1, max_row=3, max_col=3)#Including Headers
cats1 = Reference(sheet, min_col=1, min_row=2, max_row=3)#Not including headers
chart1.add_data(data1, titles_from_data=True)
chart1.dataLabels = DataLabelList() 
chart1.dataLabels.showVal = True
chart1.set_categories(cats1)
chart1.shape = 4
sheet.add_chart(chart1, "A10")
wb.save(file_name)

output

生成可視化大屏

我們嘗試將繪制完成的圖表生成可視化大屏，代碼如下

# 創(chuàng)建一個(gè)空的DataFrame表格
title_df = pd.DataFrame()

# 將結(jié)果放入至Excel文件當(dāng)中去
with pd.ExcelWriter(file_name,#工作表的名稱(chēng)
                    engine='openpyxl',#引擎的名稱(chēng)
                    mode='a',#Append模式
                   if_sheet_exists="replace" #如果已經(jīng)存在，就替換掉
                   ) as writer:  
    
    title_df.to_excel(writer, sheet_name='Dashboard')

# 加載文檔，指定工作表是哪個(gè)
wb = load_workbook(file_name)
sheet = wb['Dashboard']
for x in range(1,22):
    sheet.merge_cells('A1:R4')
    
cell = sheet.cell(row=1, column=1)  
cell.value = 'Bike Sales Dashboard'  
cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')   
cell.font  = Font(b=True, color="F8F8F8",size = 46)
cell.fill = PatternFill("solid", fgColor="2591DB")

# 將繪制出來(lái)的圖表放置到Excel文檔中
sheet.add_chart(chart1,'A5')
sheet.add_chart(chart2,'J5')
chart3.width = 31
sheet.add_chart(chart3,'A20')
wb.save(file_name)

最后我們來(lái)看一下繪制出來(lái)的結(jié)果，如下所示

最后的最后，我們將上面所有的代碼封裝成一個(gè)函數(shù)，方便我們來(lái)調(diào)用，代碼如下

import Bikes_Sales_Report_Automation as auto

# 填入文件的名稱(chēng)
auto.automate_excel_dashboard('Bike_Sales_Playground.xlsx')

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)在Excel中繪制可視化大屏的方法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Excel繪制可視化大屏內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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