Python Excel数据可视化之柱状图绘制教程

pip install pandas matplotlib openpyxl

import pandas as pd

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

import matplotlib.pyplot as plt

# 把月份列作为横坐标的标签
months = df['月份']

# 遍历每一列产品，分别画一组柱子
plt.bar(months, df['产品A'], label='产品A')
plt.bar(months, df['产品B'], label='产品B')
plt.bar(months, df['产品C'], label='产品C')

# 加标签和标题
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额（万元）')
plt.title('各产品月度销售对比')

# 显示图例
plt.legend()

# 展示图表
plt.show()

# 设置中文字体，不然图表里的中文会变成方框
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 创建画布时指定尺寸和分辨率
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6), dpi=100)

# 画图时自定义颜色和透明度
ax.bar(months, df['产品A'], label='产品A', color='#FF6B6B', alpha=0.8)
ax.bar(months, df['产品B'], label='产品B', color='#4ECDC4', alpha=0.8)
ax.bar(months, df['产品C'], label='产品C', color='#45B7D1', alpha=0.8)

# 添加网格线，提升可读性
ax.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.5)

# 在柱子上方显示数值
for i, (a, b, c) in enumerate(zip(df['产品A'], df['产品B'], df['产品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()

# 堆叠柱状图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

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

ax.set_ylabel('总销售额（万元）')
ax.legend()
plt.show()

# 横向柱状图
ax.barh(months, df['产品A'], label='产品A')
ax.barh(months, df['产品B'], label='产品B')
ax.barh(months, df['产品C'], label='产品C')

import glob

# 获取所有Excel文件
files = glob.glob('分公司销售数据/*.xlsx')

for file in files:
    df = pd.read_excel(file)
    # 从文件名提取分公司名称，用来命名输出的图片
    company_name = file.split('/')[-1].replace('.xlsx', '')
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    ax.bar(df['月份'], df['销售额'], color='steelblue')
    ax.set_title(f'{company_name}月度销售情况')
    ax.set_xlabel('月份')
    ax.set_ylabel('销售额（万元）')
    
    # 不显示窗口，直接保存文件
    plt.savefig(f'图表输出/{company_name}_柱状图.png', dpi=150, bbox_inches='tight')
    plt.close()

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

# 先把图表存到内存里的字节流，不生成临时文件
buf = io.BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png', dpi=100)
buf.seek(0)

# 新建Excel文件并写入数据
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 将pandas数据写入工作表
for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
    ws.append(r)

# 插入图片
img = Image(buf)
img.width = 400
img.height = 300
ws.add_image(img, 'E2')  # 放在E2单元格位置

wb.save('带图表的销售报表.xlsx')