Создание графиков и диаграмм Для Python в Excel

Использование библиотек Python с открытым кодом для создания графиков и диаграмм 

Python в Excel поставляется с основным набором библиотек Python, предоставляемых Anaconda. В этой статье описывается использование библиотек Python, таких как seabornи matplotlib, для создания графиков и диаграмм. Дополнительные сведения о библиотеках с открытым кодом, доступных с помощью Python в Excel, см. в статье Библиотеки с открытым кодом и Python в Excel. 

В примерах, приведенных в этой статье, используется набор данных цветка ириса. Скачайте этот пример книги, чтобы следовать вместе со статьей python-in-excel-iris-dataset.xlsx. 

Создание парного графика с помощью seaborn 

В этом примере показано, как создать визуализацию парного графика набора данных цветка ириса. Парный график — это матрица графиков и диаграмм, которая сравнивает связь между каждой переменной в наборе данных. В этом случае набор данных цветка ириса содержит четыре столбца числовых данных: sepal_length, sepal_width, petal_length и petal_width. 

Python в Excel создает визуализацию с помощью библиотеки seaborn. Библиотека seabornавтоматически импортируется для Python в Excel с помощью следующей инструкции import, что позволяет ссылаться на нее с помощью псевдонима sns.  

import seaborn as sns 

Чтобы создать парный график набора данных цветка ириса с помощью библиотеки морских видов, сделайте следующее:

1. Введите следующий фрагмент кода в ячейку Python в Excel. Фрагмент кода сохраняет график пары в виде переменной с именем pairplot.  Он создает диаграмму пары с псевдонимом sns библиотеки морского происхождения и морской функцией pairplot. 
   
   
   
   pairplot = sns.pairplot(xl("Table1[#All]", headers=True)) В качестве аргумента для функции pairplot фрагмент кода использует пользовательскую функцию Python xl() и ссылается на первую таблицу на листе Table1. Он включает все содержимое таблицы (как [#All]) и отмечает, что таблица содержит строку заголовка (как headers=True). В этом примере таблица Table1 на листе содержит набор данных Iris.
   
   

   Примечание: При возникновении ошибок дополнительные сведения см. в разделе Устранение ошибок Python в Excel. 

2. После фиксации формулы Python Python в Excel возвращает визуализацию парного графика в объекте изображения. Выберите значок карточки в ячейке объекта изображения для предварительного просмотра визуализации.
   
   

3. Оставьте визуализацию как объект Image, чтобы продолжать использовать ее для вычислений Python. Извлеките изображение в сетку Excel, чтобы изменить его размер и просмотреть каждый график более подробно. Чтобы извлечь изображение в сетку, щелкните правой кнопкой мыши или ctrl +щелкните ячейку, содержащую объект изображения, и выберите в меню пункт Показать график над ячейками.
   
   Дополнительные сведения об извлечении объектов изображений см. в статье Извлечение объекта изображения в сетку Excel этой статьи.

Создание точечной диаграммы с помощью Matplotlib 

В этом примере описывается создание точечной диаграммы с набором данных образца цветка ириса. Точечная диаграмма показывает связь между двумя числовыми переменными в наборе данных. В этом примере создается точечная диаграмма, которая выглядит, как показано на следующем снимку экрана, сравнивая значения sepal_width и sepal_length .

Python в Excel создает визуализацию с помощью библиотеки с открытым кодом Matplotlib. Библиотека Matplotlibавтоматически импортируется для Python в Excel со следующей инструкцией import, что позволяет ссылаться на нее как plt.  

import matplotlib.pyplot as plt 

Чтобы создать точечную диаграмму для набора данных цветка ириса с помощью библиотеки Matplotlib, сделайте следующее:

1. В ячейке Python в Excel используйте точечнуюфункцию matplotlib и введите sepal_length и sepal_width столбцы набора данных Iris в качестве аргументов. В этом примере таблица Table1 на листе содержит набор данных Iris.
   
   plt.scatter(xl("Table1[sepal_length]"), xl("Table1[sepal_width]"))

2. Добавьте метки и заголовок в точечную диаграмму.  
   
   # Label the x and y axes of the plot. 
   plt.xlabel('sepal_length') 
   plt.ylabel('sepal_width') 
    
   # Add a title to the plot.  
   plt.title('Sepal length and width analysis')

   Примечание: Этот фрагмент кода можно добавить в качестве дополнительной строки кода после формулы Python на предыдущем шаге в той же ячейке Excel или ввести его в новую ячейку Python в excel в книге. Если вы решили ввести его в новую ячейку, обязательно следуйте правилам порядка вычисления крупных строк и введите его после первой ячейки.

3. После фиксации формул Python Python в Excel возвращает визуализацию точечной диаграммы в виде объекта изображения. Выберите значок карточки в ячейке объекта изображения для предварительного просмотра визуализации. 
   
   

   Примечание: При возникновении ошибок дополнительные сведения см. в разделе Устранение ошибок Python в Excel.  

4. Оставьте визуализацию как объект изображения, чтобы продолжать использовать ее для вычислений Python. Извлеките изображение в сетку Excel, чтобы изменить его размер и просмотреть график более подробно. Чтобы извлечь изображение в сетку, щелкните правой кнопкой мыши или ctrl +щелкните ячейку, содержащую объект изображения, и выберите в меню пункт Показать график над ячейками.
   
   Дополнительные сведения об извлечении объектов изображений см. в статье Извлечение объекта изображения в сетку Excel этой статьи.

Извлечение объекта изображения в сетку Excel

Как показано в примерах в этой статье, библиотеки Python, такие как seaborn и Matplotlib, могут возвращать визуализации данных в ячейки Excel. По умолчанию Python в Excel возвращает эти визуализации в виде объектов изображений. 

Щелкните значок карта в ячейке объекта изображения, чтобы просмотреть предварительный просмотр визуализации.

Существует два способа извлечения изображения в сетку Excel: отображение изображения в виде диаграммы над ячейками или отображение изображения в ячейке.

Создание собственных графиков и диаграмм 

Теперь, когда вы узнали, как создавать графики и диаграммы Python в Excel с примерами набора данных, вводить собственные данные в книгу Excel и создавать пользовательские визуализации.  

Чтобы импортировать внешние данные для использования с Python в Excel, используйте Power Query. Дополнительные сведения см. в статье Использование Power Query для импорта данных для Python в Excel.

Статьи по теме 

• Библиотеки с открытым исходным кодом и Python в Excel

• Использование Power Query для импорта данных для Python в Excel

• Python в Excel DataFrames