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  • 怎么设置图表的数据标签
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    2019-10-11 09:07:07

    目的:将Excel图表中,数据标签显示为0的值去掉。
    如下图:
    在这里插入图片描述
    上图中的柱形图显示了两组数据标签,为将数据标签的值为0的不显示,需要将两组数据标签分别设置数字格式。
    步骤一:
    选中柱形图,右键,选择“设置数据标签格式”,将“数字”下的“类别”项选择为“自定义”,在下面的“格式代码”中,输入“0;;;”,点击“添加”按钮。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    如果需要坐标轴的数字保留小数,则可以将“格式代码”添加为“0.0;;;”(一位小数),“0.00;;;”(两位小数),等等。
    步骤二:
    选中另一个系列的标签,如下图:
    在这里插入图片描述
    同样方法,自定义数字类型为“0;;;”,这时得到我们想要的图表结果。
    在这里插入图片描述
    完成。

    PS
    原理:
    自定义格式的意思是
    正数格式;负数格式;零格式;文本
    所以,"0;;;"的意思是,将正数四舍五入为正整数,负数、零和文本均不显示;“0.0;;;”和"0.00;;;"等,只是保留的小数位数不同,其他的解释同理。

    感谢阅读。
    如果疑问欢迎给我留言,我会继续补充和改进。

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    示例图

    1、选中A1:E8区域,切换到“插入”选项卡的“图表”选项组,点击“插入柱形图或条形图”按钮,再选择“堆积柱形图”。

    选中A1:E8区域

    2、鼠标单击图表中的灰色区域,单击鼠标右键,在弹出的快捷菜单中,点击“添加数据标签”。

    点击“添加数据标签”

    3、鼠标单击图表中的橘色区域,单击鼠标右键,在弹出的快捷菜单中,点击“添加数据标签”。

    鼠标单击图表中的橘色区域

    4、鼠标单击图表中的蓝色区域,单击鼠标右键,在弹出的快捷菜单中,点击“添加数据标签”。

    鼠标单击图表中的蓝色区域

    5、修改一下图标名称,一张添加数据标签收入表已经设置完成。

    一张添加数据标签收入表已经设置完成

    大功告成,给图表添加数据标签,我们就能很清晰的看到数据,很方便吧,那大家今天到底学会了没有呢?

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    在上次的推文中,我们介绍了opnepyxl和numpy、pandas的结合使用的一些简单案例,相关推文可以从本公众号的底部相关菜单获取。接下来的推文我们来看一下在openpyxl中是怎么设置图表,或者说来看看图表中的相关知识。

    一、图表种类

    openpyxl中支持的图表种类比较丰富,有面积图、条形图、柱形图、散点图和饼状图等等,具体的图表种类显示如下:

    这里列举了一些相关的图表种类,实际的工作中,我们可根据自己的需要进行图表的设置,一些相应的用法我们可以从在这个链接里找到答案,图表种类链接如下:

    https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/charts/introduction.html#chart-types

    二、创建图表

    我们先学习一下怎么简单的在Excel中创建一个树状图,我们先看代码:

    from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.chart import BarChart, Reference, Series
    workbook = Workbook()
    worksheet = workbook.active
    for i in range(10):
         worksheet.append([i])
    values = Reference(worksheet, min_col=1, min_row=1, max_col=1, max_row=10)
    chart = BarChart()
    chart.add_data(values)
    worksheet.add_chart(chart, "C1")
    workbook.save("TestChart.xlsx")

    我们先看一下生成的"TestChart.xlsx"结果:

    代码解释:

    第3-6行代码用于创建一个新的工作簿并写入0-10的数据。 第7行代码设置表格的数据范围,最大行为10。 第8行和第9行代码分别为新建一个chart对象,写入相应的数据。 第10行代码将表格添加到Excel中,“C1”表示图表在Excel中的左上角位置。

    官方文档中介绍到:

    默认情况下,图表的左上角固定在单元格E15上,大小为15 x 7.5厘米(大约5列14行)。可以通过设置图表的anchor,width和height属性来更改。实际大小将取决于操作系统和设备。可参考openpyxl.drawing.spreadsheet_drawing资料。

    上述的默认参数我们可以在“_char.py”的类CharBase()中找到相应的默认设置值,截

    图如下:

    也就是说我们可以自己设置图表的一些属性,比如我们更改上述一些代码如下:

    values = Reference(worksheet, min_col=1, min_row=1, max_col=1, max_row=10)
    chart = BarChart()
    chart.anchor = 'C1'
    chart.height = 5
    chart.width = 10
    chart.add_data(values)
    worksheet.add_chart(chart)
    workbook.save("TestChart.xlsx")

    上述代码将图表的锚点设置在C1处,height为5,width为10。

    三、横纵轴设置

    openpyxl支持对图表的轴进行一些设置,比如我们可以手动设置轴的最大值和最小值。这样就可以以自定义的方式使得目标图表在图表上显示特定区域。这里我们直接以官方文档的例子来进行说明就好,先看一下代码:

    设置轴

    from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.chart import ScatterChart,Reference,Series
    workbook = Workbook()
    worksheet = workbook.active
    worksheet.append(['X', '1/X'])
    for x in range(-10, 11):
        if x:
            worksheet.append([x, 1.0 / x])
    chart1 = ScatterChart()
    chart1.title = "Full Axes"
    chart1.x_axis.title = 'x'
    chart1.y_axis.title = '1/x'
    chart1.legend = None
    chart2 = ScatterChart()
    chart2.title = "Clipped Axes"
    chart2.x_axis.title = 'x'
    chart2.y_axis.title = '1/x'
    chart2.legend = None
    chart2.x_axis.scaling.min = 0
    chart2.y_axis.scaling.min = 0
    chart2.x_axis.scaling.max = 11
    chart2.y_axis.scaling.max = 1.5
    x = Reference(worksheet, min_col=1, min_row=2, max_row=22)
    y = Reference(worksheet, min_col=2, min_row=2, max_row=22)
    s = Series(y, xvalues=x)
    chart1.append(s)
    chart2.append(s)
    worksheet.add_chart(chart1, "C1")
    worksheet.add_chart(chart2, "C15")
    workbook.save("minmax.xlsx")

    代码解释:

    首先使用append方法在Excel中增加了两列数据,然后添加了两个表,他们的表title分别为Full Axes和Clipped Axes。代码中使用的是x_axis.title和y_axis.title来进行坐标轴名称的设置的。在此之后使用了scaling.min和scaling.max进行一些坐标轴范围的设置,最后创建图表数据并添加到Excel中并设置图表的起始位置。下图为最后生成的表:

    官网提到我们还可以使用对数对图表的X轴和Y轴进行相应的缩放,即使用:

    chart.x_axis.scaling.logBase = 10
    chart.y_axis.scaling.logBase = 10
    chart.x_axis.scaling.logBase = math.e
    chart.y_axis.scaling.logBase = math.e

    具体的例子我们可以参考: https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/charts/limits_and_scaling.html

    当然了轴的方向也是可以设置的,这个方向是使用orientation属性进行控制的,这个参数的值可选minMax和maxMin。在实际的使用过程中我们可以类似这样来进行设置:

    chart.x_axis.scaling.orientation = "minMax"
    chart.y_axis.scaling.orientation = "maxMin"

    添加第二个轴

    在实际的工程项目中,我们需要使用一个X坐标,却需要两个Y坐标,这时候添加第二个轴就很有用了,显然新创建的Y轴实际上涉及创建与第一个图表共享x轴但具有单独的y轴的第二个图表,我们来看一下代码实现:

    from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.chart import LineChart,BarChart,Reference,Series
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    rows = [
        ['sale_orange', 5, 6, 3, 9, 11, 7],
        ['sale_apple', 5, 7, 6, 10, 13, 5],
    ]
    for row in rows:
        ws.append(row)
    # 创建第一个chart
    c1 = BarChart()
    v1 = Reference(ws, min_col=1, min_row=1, max_col=7)
    c1.add_data(v1, titles_from_data=True, from_rows=True)
    c1.x_axis.title = 'Days'
    c1.y_axis.title = 'Orange'
    c1.y_axis.majorGridlines = None
    c1.title = 'Sale Result'
    # 创建第二个chart
    c2 = LineChart()
    v2 = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_col=7)
    c2.add_data(v2, titles_from_data=True, from_rows=True)
    c2.y_axis.axId = 0
    c2.y_axis.title = "Apple"
    # 将第二张图表的y轴设置为与x轴最大交叉
    c1.y_axis.crosses = "max"
    c1 += c2
    ws.add_chart(c1, "A3")
    wb.save("sale_result.xlsx")

    结果如下,可以看出这个图画的还是相当不错的,实际中可以直接拿来使用!

     

    四、图表布局设置

    我们可以对图表的布局进行设置,使用x,y调整位置,w和h调整大小。 x是从左到右的水平距离,y是从顶部开始的垂距,h是高度,w是宽度。

    图标中的图例也是可以设置的,图例的位置可以通过设置它的位置进行控制 r,l,t,b,和tr分别右,右,左,顶部,底部和顶部。openpyxl默认值为r。我们来看官网中的一个例子:

    from copy import deepcopy
    from openpyxl import Workbook, load_workbook
    from openpyxl.chart import ScatterChart, Series, Reference
    from openpyxl.chart.layout import Layout, ManualLayout
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    rows = [
        ['Size', 'Batch_1', 'Batch_2'],
        [2, 40, 30],
        [3, 40, 25],
        [4, 50, 30],
        [5, 30, 25],
        [6, 25, 35],
        [7, 20, 40],
    ]
    for row in rows:
        ws.append(row)
    ch1 = ScatterChart()
    xvalues = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=7)
    for i in range(2, 4):
        values = Reference(ws, min_col=i, min_row=1, max_row=7)
        series = Series(values, xvalues, title_from_data=True)
        ch1.series.append(series)
    # 默认格式
    ch1.title = "Default layout"
    ch1.style = 13
    ch1.x_axis.title = 'Size'
    ch1.y_axis.title = 'Percentage'
    ch1.legend.position = 'r'
    ws.add_chart(ch1, "A8")
    # 一半大小,居于右下角
    ch2 = deepcopy(ch1)
    ch2.title = "Manual chart layout"
    ch2.legend.position = "tr"
    ch2.layout=Layout(
        manualLayout=ManualLayout(
            x=0.25, y=0.25,
            h=0.5, w=0.5,
        )
    )
    ws.add_chart(ch2, "J8")
    
    # 一半大小,居中
    ch3 = deepcopy(ch1)
    ch3.layout = Layout(
        ManualLayout(
        x=0.25, y=0.25,
        h=0.5, w=0.5,
        xMode="edge",
        yMode="edge",
        )
    )
    ch3.title = "Manual chart layout, edge mode"
    ws.add_chart(ch3, "A25")
    
    # 手动将图例置于左下角
    ch4 = deepcopy(ch1)
    ch4.title = "Manual legend layout"
    ch4.legend.layout = Layout(
        manualLayout=ManualLayout(
            yMode='edge',
            xMode='edge',
            x=0, y=0.9,
            h=0.1, w=0.5
        )
    )
    ws.add_chart(ch4, "J25")
    wb.save("chart_layout.xlsx")

    Excel中生成的图表如下所示:在以后的需求中我们可以进行相应的设置。

    在layout.py中的类ManualLayout中可以找到XMode和YMode的相关设置。另外在openpyxl中整个数据系列和单个数据点可以设置一些属性。主要是使用openpyxl.drawing.fill中的一些方法:PatternFillProperties, ColorChoice。这里直接给出例子:

    from openpyxl import Workbook
    from openpyxl.chart import BarChart, Reference
    from openpyxl.chart.marker import DataPoint
    from openpyxl.drawing.fill import PatternFillProperties, ColorChoice
    wb = Workbook()
    ws = wb.active
    rows = [
        ("Sample",),
        (1,),
        (2,),
        (3,),
        (2,),
        (3,),
        (3,),
        (1,),
        (2,),
    ]
    
    for r in rows:
        ws.append(r)
    c = BarChart()
    data = Reference(ws, min_col=1, min_row=1, max_row=9)
    c.add_data(data, titles_from_data=True)
    c.title = "Chart with patterns"
    # 设置模式
    series = c.series[0]
    fill =  PatternFillProperties(prst="pct5")
    fill.foreground = ColorChoice(prstClr="red")
    fill.background = ColorChoice(prstClr="blue")
    # 使模式生效
    series.graphicalProperties.pattFill = fill
    # 对数据点进行设置,index默认从0开始
    pt = DataPoint(idx=5)
    pt.graphicalProperties.pattFill = PatternFillProperties(prst="ltVert")
    series.dPt.append(pt)
    
    ws.add_chart(c, "C1")
    wb.save("pattern.xlsx")

    代码解释和说明:

    prst="ltVert"是一种设置,还有其他值可以,如['pct5', 'pct10', 'pct20', 'pct25', 'pct30', 'pct40']等等,具体可以参考fill.py中的类PatternFillProperties()。 另外在官方文档中提及到一种Gauge Charts的图表,这里我就不在介绍了,大家可 以参考链接:https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/charts/gauge.html。

    五、总结

    以上就是本次的推文,推文介绍的是在Excel中进行排序的相关操作,大家跟着学习的时候最好也跟着实践一下。

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    比JWalk Chart Tools使用更简单的一种小工具——DataLbale

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    安装

    链接:https://pan.baidu.com/s/1TWvh1Yq1q6AdTXyKdA4Zwg 提取码:i0bh

    1.解压压缩文件(下载路径自定义)
    在这里插入图片描述
    2.使用Excel打开DtatLable.xls(若出现安全声明,则选择:启用宏)
    在这里插入图片描述
    3.在工作表菜单栏出现加载项——更改数据标签
    在这里插入图片描述

    优点

    1.安装使用简单
    2.加载项——更改数据标签将一直位于菜单栏,不会随着工作簿的关闭而消失
    3.可跨表使用,可应用错误值
    4.适合任何版本

    使用

    数据
    在这里插入图片描述
    1.插入柱形图(学号为横坐标)
    在这里插入图片描述
    2.选中数学成绩系列
    在这里插入图片描述
    3.加载项——更改数据标签
    在这里插入图片描述
    4.选择姓名列(从A2开始),确定
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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