


Comment exporter des graphiques Excel et les exporter sous forme d'images à l'aide de Python
这篇文章主要介绍了使用Python导出Excel图表以及导出为图片的方法,Python相关模块在Windows下操作office非常方便,需要的朋友可以参考下
本篇讲下如何使用纯python代码将excel 中的图表导出为图片。这里需要使用的模块有win32com、pythoncom模块。
网上经查询有人已经写好的模块pyxlchart,具体代码如下:
from win32com.client import Dispatch import os import pythoncom class Pyxlchart(object): """ This class exports charts in an Excel Spreadsheet to the FileSystem win32com libraries are required. """ def __init__(self): pythoncom.CoInitialize() self.WorkbookDirectory = '' self.WorkbookFilename = '' self.GetAllWorkbooks = False self.SheetName = '' self.ChartName = '' self.GetAllWorkbookCharts = False self.GetAllWorksheetCharts = False self.ExportPath = '' self.ImageFilename = '' self.ReplaceWhiteSpaceChar = '_' self.ImageType = 'jpg' def __del__(self): pass def start_export(self): if self.WorkbookDirectory == '': return "WorkbookDirectory not set" else: self._export() def _export(self): """ Exports Charts as determined by the settings in class variabels. """ excel = Dispatch("excel.application") excel.Visible = False wb = excel.Workbooks.Open(os.path.join(self.WorkbookDirectory ,self.WorkbookFilename)) self._get_Charts_In_Worksheet(wb,self.SheetName,self.ChartName) wb.Close(False) excel.Quit() def _get_Charts_In_Worksheet(self,wb,worksheet = "", chartname = ""): if worksheet != "" and chartname != "": sht = self._change_sheet(wb,worksheet) cht = sht.ChartObjects(chartname) self._save_chart(cht) return if worksheet == "": for sht in wb.Worksheets: for cht in sht.ChartObjects(): if chartname == "": self._save_chart(cht) else: if chartname == cht.Name: self._save_chart(cht) else: sht = wb.Worksheets(worksheet) for cht in sht.ChartObjects(): if chartname == "": self._save_chart(cht) else: if chartname == cht.Name: self._save_chart(cht) def _change_sheet(self,wb,worksheet): try: return wb.Worksheets(worksheet) except: raise NameError('Unable to Select Sheet: ' + worksheet + ' in Workbook: ' + wb.Name) def _save_chart(self,chartObject): imagename = self._get_filename(chartObject.Name) savepath = os.path.join(self.ExportPath,imagename) print savepath chartObject.Chart.Export(savepath,self.ImageType) def _get_filename(self,chartname): """ Replaces white space in self.WorkbookFileName with the value given in self.ReplaceWhiteSpaceChar If self.ReplaceWhiteSpaceChar is an empty string then self.WorkBookFileName is left as is """ if self.ImageFilename == '': self.ImageFilename == chartname if self.ReplaceWhiteSpaceChar != '': chartname.replace(' ',self.ReplaceWhiteSpaceChar) if self.ImageFilename != "": return self.ImageFilename + "_" + chartname + "." + self.ImageType else: return chartname + '.' + self.ImageType if __name__ == "__main__": xl = Pyxlchart() xl.WorkbookDirectory = "\\\\maawtns01\\discipline\\procurement\\MATERIEL\\Raw Material\\Data Management\\Hawk" xl.WorkbookFilename = "Hawk Workability KPI.xlsm" xl.SheetName = "" xl.ImageFilename = "MyChart1" xl.ExportPath = "d:\\pycharts" xl.ChartName = "" xl.start_export() print "This file does not currently allow direct access" print "Please import PyXLChart and run start_export()"
这里还使用Excel vba将chart另存为图片篇中创建的chart_column.xlsx表,使用上面的模块的方法如下:
from pyxlchart import Pyxlchart xl = Pyxlchart() xl.WorkbookDirectory = "D:\\" xl.WorkbookFilename = "chart_column.xlsx" xl.SheetName = "" #xl.ImageFilename = "MyChart1" xl.ExportPath = "d:\\" xl.ChartName = "" xl.start_export()
由于有该表里有多张图表,所以上面未指定xl.ImageFilename ,使用示例如下:
Excel vba将chart另存为图片
python下使用xlswriter模块,可以轻松在excel 中创建图片,不过想实现将生成的chart图表导出为图片,在email 中导入图片的目标 。经网上查询未找到通过python代码将excel 中已经生成的图片导出为图片的方法,不过通过变通方法,使用excel 内的vba 宏却可以轻松将图片导出。
1、导出单张图片
python 创建chart图片代码:
#coding: utf-8 import xlsxwriter import random def get_num(): return random.randrange(0, 201, 2) workbook = xlsxwriter.Workbook('analyse_spider.xlsx') #创建一个Excel文件 worksheet = workbook.add_worksheet() #创建一个工作表对象 chart = workbook.add_chart({'type': 'column'}) #创建一个图表对象 #定义数据表头列表 title = [u'业务名称',u'星期一',u'星期二',u'星期三',u'星期四',u'星期五',u'星期六',u'星期日',u'平均流量'] buname= [u'运维之路',u'就要IT',u'baidu.com',u'361way.com',u'91it.org'] #定义频道名称 #定义5频道一周7天流量数据列表 data = [] for i in range(5): tmp = [] for j in range(7): tmp.append(get_num()) data.append(tmp) format=workbook.add_format() #定义format格式对象 format.set_border(1) #定义format对象单元格边框加粗(1像素)的格式 format_title=workbook.add_format() #定义format_title格式对象 format_title.set_border(1) #定义format_title对象单元格边框加粗(1像素)的格式 format_title.set_bg_color('#cccccc') #定义format_title对象单元格背景颜色为 #'#cccccc'的格式 format_title.set_align('center') #定义format_title对象单元格居中对齐的格式 format_title.set_bold() #定义format_title对象单元格内容加粗的格式 format_ave=workbook.add_format() #定义format_ave格式对象 format_ave.set_border(1) #定义format_ave对象单元格边框加粗(1像素)的格式 format_ave.set_num_format('0.00') #定义format_ave对象单元格数字类别显示格式 #下面分别以行或列写入方式将标题、业务名称、流量数据写入起初单元格,同时引用不同格式对象 worksheet.write_row('A1',title,format_title) worksheet.write_column('A2', buname,format) worksheet.write_row('B2', data[0],format) worksheet.write_row('B3', data[1],format) worksheet.write_row('B4', data[2],format) worksheet.write_row('B5', data[3],format) worksheet.write_row('B6', data[4],format) #定义图表数据系列函数 def chart_series(cur_row): worksheet.write_formula('I'+cur_row, \ '=AVERAGE(B'+cur_row+':H'+cur_row+')',format_ave) #计算(AVERAGE函数)频 #道周平均流量 chart.add_series({ 'categories': '=Sheet1!$B$1:$H$1', #将“星期一至星期日”作为图表数据标签(X轴) 'values': '=Sheet1!$B$'+cur_row+':$H$'+cur_row, #频道一周所有数据作 #为数据区域 'line': {'color': 'black'}, #线条颜色定义为black(黑色) 'name': '=Sheet1!$A$'+cur_row, #引用业务名称为图例项 }) for row in range(2, 7): #数据域以第2~6行进行图表数据系列函数调用 chart_series(str(row)) chart.set_size({'width': 577, 'height': 287}) #设置图表大小 chart.set_title ({'name': u'爬虫分析'}) #设置图表(上方)大标题 chart.set_y_axis({'name': 'count'}) #设置y轴(左侧)小标题 worksheet.insert_chart('A8', chart) #在A8单元格插入图表 workbook.close() #关闭Excel文档
由于这里只有一张图片,通过vba 代码很容易生成图片 。方法为,打开该excel 图表,通过alt + F11 快捷键打开宏编辑界面;打开VB编辑器的立即窗口:”视图“-”立即窗口“,或者使用快捷键"Ctrl + G" ,接着输入如下代码
activesheet.ChartObjects(1).Chart.Export "C:\chart.png"
按 " Enter " 键后,会在C盘生成上面的生成的chart图表。
二、导出多张图表
python代码如下:
#coding: utf-8 import xlsxwriter workbook = xlsxwriter.Workbook('chart_column.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet() bold = workbook.add_format({'bold': 1}) # 这是个数据table的列 headings = ['Number', 'Batch 1', 'Batch 2'] data = [ [2, 3, 4, 5, 6, 7], [10, 40, 50, 20, 10, 50], [30, 60, 70, 50, 40, 30], ] worksheet.write_row('A1', headings, bold) worksheet.write_column('A2', data[0]) worksheet.write_column('B2', data[1]) worksheet.write_column('C2', data[2]) ############################################ #创建一个图表,类型是column chart1 = workbook.add_chart({'type': 'column'}) # 配置series,这个和前面wordsheet是有关系的。 chart1.add_series({ 'name': '=Sheet1!$B$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$B$2:$B$7', }) # Configure a second series. Note use of alternative syntax to define ranges. chart1.add_series({ 'name': ['Sheet1', 0, 2], 'categories': ['Sheet1', 1, 0, 6, 0], 'values': ['Sheet1', 1, 2, 6, 2], }) # Add a chart title and some axis labels. chart1.set_title ({'name': 'Results of sample analysis'}) chart1.set_x_axis({'name': 'Test number'}) chart1.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'}) # Set an Excel chart style. chart1.set_style(11) # Insert the chart into the worksheet (with an offset). worksheet.insert_chart('D2', chart1, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10}) ####################################################################### # # Create a stacked chart sub-type. # chart2 = workbook.add_chart({'type': 'column', 'subtype': 'stacked'}) # Configure the first series. chart2.add_series({ 'name': '=Sheet1!$B$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$B$2:$B$7', }) # Configure second series. chart2.add_series({ 'name': '=Sheet1!$C$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$C$2:$C$7', }) # Add a chart title and some axis labels. chart2.set_title ({'name': 'Stacked Chart'}) chart2.set_x_axis({'name': 'Test number'}) chart2.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'}) # Set an Excel chart style. chart2.set_style(12) # Insert the chart into the worksheet (with an offset). worksheet.insert_chart('D18', chart2, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10}) ####################################################################### # # Create a percentage stacked chart sub-type. # chart3 = workbook.add_chart({'type': 'column', 'subtype': 'percent_stacked'}) # Configure the first series. chart3.add_series({ 'name': '=Sheet1!$B$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$B$2:$B$7', }) # Configure second series. chart3.add_series({ 'name': '=Sheet1!$C$1', 'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$7', 'values': '=Sheet1!$C$2:$C$7', }) # Add a chart title and some axis labels. chart3.set_title ({'name': 'Percent Stacked Chart'}) chart3.set_x_axis({'name': 'Test number'}) chart3.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'}) # Set an Excel chart style. chart3.set_style(13) # Insert the chart into the worksheet (with an offset). worksheet.insert_chart('D34', chart3, {'x_offset': 25, 'y_offset': 10}) workbook.close()
同一数据源上面创建了三种类型的图 ,由于有三张图,上面的导出一张图的方法肯定是不行了,这里打开宏,创建如下宏内容:
Sub exportimg() Dim XlsChart As ChartObject For Each XlsChart In Worksheets("Sheet1").ChartObjects XlsChart.Chart.Export Filename:="C:\" & XlsChart.Name & ".jpg", FilterName:="JPG" Next End Sub
该示例这里就不再截图,具体可以自行运行。
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PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

PHP convient au développement Web et au prototypage rapide, et Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique. 1.Php est utilisé pour le développement Web dynamique, avec une syntaxe simple et adapté pour un développement rapide. 2. Python a une syntaxe concise, convient à plusieurs champs et a un écosystème de bibliothèque solide.

Python convient plus aux débutants, avec une courbe d'apprentissage en douceur et une syntaxe concise; JavaScript convient au développement frontal, avec une courbe d'apprentissage abrupte et une syntaxe flexible. 1. La syntaxe Python est intuitive et adaptée à la science des données et au développement back-end. 2. JavaScript est flexible et largement utilisé dans la programmation frontale et côté serveur.

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.

VS Code peut fonctionner sur Windows 8, mais l'expérience peut ne pas être excellente. Assurez-vous d'abord que le système a été mis à jour sur le dernier correctif, puis téléchargez le package d'installation VS Code qui correspond à l'architecture du système et l'installez comme invité. Après l'installation, sachez que certaines extensions peuvent être incompatibles avec Windows 8 et doivent rechercher des extensions alternatives ou utiliser de nouveaux systèmes Windows dans une machine virtuelle. Installez les extensions nécessaires pour vérifier si elles fonctionnent correctement. Bien que le code VS soit possible sur Windows 8, il est recommandé de passer à un système Windows plus récent pour une meilleure expérience de développement et une meilleure sécurité.

PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.

Les extensions de code vs posent des risques malveillants, tels que la cachette de code malveillant, l'exploitation des vulnérabilités et la masturbation comme des extensions légitimes. Les méthodes pour identifier les extensions malveillantes comprennent: la vérification des éditeurs, la lecture des commentaires, la vérification du code et l'installation avec prudence. Les mesures de sécurité comprennent également: la sensibilisation à la sécurité, les bonnes habitudes, les mises à jour régulières et les logiciels antivirus.

VS Code peut être utilisé pour écrire Python et fournit de nombreuses fonctionnalités qui en font un outil idéal pour développer des applications Python. Il permet aux utilisateurs de: installer des extensions Python pour obtenir des fonctions telles que la réalisation du code, la mise en évidence de la syntaxe et le débogage. Utilisez le débogueur pour suivre le code étape par étape, trouver et corriger les erreurs. Intégrez Git pour le contrôle de version. Utilisez des outils de mise en forme de code pour maintenir la cohérence du code. Utilisez l'outil de liaison pour repérer les problèmes potentiels à l'avance.
