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  • 左手数据,右手图表:Excel动态图表制作与职场数据沟通 徐军泰 著 ISBN:978-7-111-44720-7
  • 动态图表制作小工具

    2019-01-06 19:40:12
    绿色免安装小工具 swiff chart是一款专业的可以帮助用户绘制各种动态统计图表的统计图表绘制工具。还想看着Excel那个死板板的图表吗?想让PowerPoint动起来吗?SwiffChart可以帮您这个忙。swiffchart汉化版支持包括...
  • 这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。 数据暴增的年代,数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时,还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解?当然是将数据...

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  • 本文总结三种常用的动态图表制作方法:数据透视表+切片器,vlookup+match+数据验证,Offset 一、数据透视表+切片器 1、查看原始文件——一份不同城市的近几月的销量记录表 2、建立数据透视表——全选数据-插入-数据...

    数据分析目录(文末有超级彩蛋!):
    一、Excel系列——四大常用函数及十大高级图表
    二、SQL系列——性能优化/多表关联/窗口分析函数等
    三、统计学系列——概率论/置信区间/相关/抽样等
    四、Pandas系列——数据读取/清洗/规整/分析实战等
    五、Python做图系列——箱型图/散点图/回归图/热力图等
    六、业务积累系列——流水预测/精细化运营/排序算法等
    七、Kmeans系列——原理/评价指标/RFM实战等
    八、决策树系列——算法原理/调参/python实现/项目实战
    九、贝叶斯系列——算法原理/3种模型/文本分类实战
    十、神经网络系列——BP算法原理/最小二乘法/项目实战

    tableau具有非常强大的自定义筛选功能,使得动态图表相当地酷炫。那Excel可以做出一样酷炫的动态图表吗?答案必须是个大大的Yes!
    本文总结三种常用的动态图表制作方法:数据透视表+切片器,vlookup+match+数据验证,Offset

    一、数据透视表+切片器

    1、查看原始文件——一份不同城市的近几月的销量记录表

    2、建立数据透视表——全选数据-插入-数据透视表-选择现有工作表-将商品和销售额分别拉入行和值-右键销售额修改字段为求和,得到各商品的累计销售金额


    在这里插入图片描述

    3、插入切片——点击透视表任一位置会打开数据透视表菜单-点击分析-插入切片器-筛选城市和月份,得到这2个字段的切片器,此时筛选会使得透视表数据自动改变

    在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

    4、建立图表——点击透视表任一位-插入-二维柱状图-右键隐藏图表上所有字段按钮,得到初步的图形
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    5、美化图表——将切片器移至图表右侧-点点击图表选择喜欢的模式,搞定!在这里插入图片描述

    二、vlookup+match+数据验证

    1、先看原始数据——将刚才的原始数据插入透视表,并将城市和销售额拉入行和值,值汇总,复制得到要用的数据
    在这里插入图片描述
    2、新建数据验证——选择一个空格-数据-数据验证-允许选择序列-数据来源点击右边的按钮框选所有的月份-得到一个带倒三角的筛选框
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    3、建立绘图数据——先复制城市-月份设置等于数据验证的单元格-数据部分利用vlookup+match匹配出想要筛选的月份的销售额,如下图所示:
    在这里插入图片描述
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    4、建立图表——选择绘图数据-插入-饼图-找到一个空的单元格,输入公式=Sheet4!$GKaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 3: 10&̲"各城市的销售金额占比",得到…E$12,即可根据筛选后的月份进行图表动态调整
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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    三、Offset函数

    Offset一般用于动态展示近一段时间(如近7天,近1个月等)的数据,当新增数据后,可自动刷新图表,不用每一次新增数据都重新做图,是不是超级方便!
    1、先看原始数据—1到6月的销售金额

    在这里插入图片描述
    2、定义两个字段的函数名称——公式-名称管理器-新建2个函数

    月份1:=OFFSET(Sheet3!$A$1,COUNTA(Sheet3!$A:$A)-1,0,IF(COUNTA(Sheet3!$A:$A)-1<5,(COUNTA(Sheet3!$A:$A)-1)*(-1),-5))
    金额1:
    =OFFSET(Sheet3!$B$1,COUNTA(Sheet3!$B:$B)-1,0,IF(COUNTA(Sheet3!$B:$B)-1<5,(COUNTA(Sheet3!$B:$B)-1)*(-1),-5))
    


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    3、创建图表——选择数据-插入二维柱状图-编辑数据-左边编辑-选择名称和刚才定义的月份1-再点击右边编辑-选择名称和刚才定义的金额1-确认
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    4、增加10月和11月的数据,图表自动更新成7月-11月的数据了
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    这就是三种动态图表制作方法的汇总,第1种数据透视表相对操作简单且美观,适用于分析维度相对较多的分析场景;第3种offset函数更适用于不断更新的数据,只是函数写起来略有点麻烦,第2种其实可以用第1种替代


    本人互联网数据分析师,目前已出ExcelSQLPandasMatplotlibSeaborn机器学习统计学个性推荐关联算法工作总结系列。


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    在这里插入图片描述

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  • 让数据“动”起来:python动态图表制作

    千次阅读 多人点赞 2020-08-23 10:00:00
    选自TowardsDataScience作者:Costas Andreou机器之心编译参与:Jamin、张倩在读技术博客的过程中,我们会发现那些能够把知识、成果讲透的博主很多都会做动态图...

    选自TowardsDataScience

    作者:Costas Andreou

    机器之心编译

    参与:Jamin、张倩

    在读技术博客的过程中,我们会发现那些能够把知识、成果讲透的博主很多都会做动态图表。他们的图是怎么做的?难度大吗?这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。

    数据暴增的年代,数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时,还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解?当然是将数据可视化啊,而且最好是动态可视化。

    本文将以线型图、条形图和饼图为例,系统地讲解如何让你的数据图表动起来

    这些动态图表是用什么做的?

    接触过数据可视化的同学应该对 Python 里的 Matplotlib 库并不陌生。它是一个基于 Python 的开源数据绘图包,仅需几行代码就可以帮助开发者生成直方图、功率谱、条形图、散点图等。这个库里有个非常实用的扩展包——FuncAnimation,可以让我们的静态图表动起来。

    FuncAnimation 是 Matplotlib 库中 Animation 类的一部分,后续会展示多个示例。如果是首次接触,你可以将这个函数简单地理解为一个 While 循环,不停地在 “画布” 上重新绘制目标数据图。

    如何使用 FuncAnimation?

    这个过程始于以下两行代码:

    import matplotlib.animation as ani
    
    animator = ani.FuncAnimation(fig, chartfunc, interval = 100)

    从中我们可以看到 FuncAnimation 的几个输入:

    • fig 是用来 「绘制图表」的 figure 对象;

    • chartfunc 是一个以数字为输入的函数,其含义为时间序列上的时间;

    • interval 这个更好理解,是帧之间的间隔延迟,以毫秒为单位,默认值为 200。

    这是三个关键输入,当然还有更多可选输入,感兴趣的读者可查看原文档,这里不再赘述。

    下一步要做的就是将数据图表参数化,从而转换为一个函数,然后将该函数时间序列中的点作为输入,设置完成后就可以正式开始了。

    在开始之前依旧需要确认你是否对基本的数据可视化有所了解。也就是说,我们先要将数据进行可视化处理,再进行动态处理。

    按照以下代码进行基本调用。另外,这里将采用大型流行病的传播数据作为案例数据(包括每天的死亡人数)。

    import matplotlib.animation as ani
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import pandas as pdurl = 'https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_deaths_global.csv'
    df = pd.read_csv(url, delimiter=',', header='infer')df_interest = df.loc[
        df['Country/Region'].isin(['United Kingdom', 'US', 'Italy', 'Germany'])
        & df['Province/State'].isna()]df_interest.rename(
        index=lambda x: df_interest.at[x, 'Country/Region'], inplace=True)
    df1 = df_interest.transpose()df1 = df1.drop(['Province/State', 'Country/Region', 'Lat', 'Long'])
    df1 = df1.loc[(df1 != 0).any(1)]
    df1.index = pd.to_datetime(df1.index)

    绘制三种常见动态图表

    动态线型图

    如下所示,首先需要做的第一件事是定义图的各项,这些基础项设定之后就会保持不变。它们包括:创建 figure 对象,x 标和 y 标,设置线条颜色和 figure 边距等:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as pltcolor = ['red', 'green', 'blue', 'orange']
    fig = plt.figure()
    plt.xticks(rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor") #rotate the x-axis values
    plt.subplots_adjust(bottom = 0.2, top = 0.9) #ensuring the dates (on the x-axis) fit in the screen
    plt.ylabel('No of Deaths')
    plt.xlabel('Dates')

    接下来设置 curve 函数,进而使用 .FuncAnimation 让它动起来:

    def buildmebarchart(i=int):
        plt.legend(df1.columns)
        p = plt.plot(df1[:i].index, df1[:i].values) #note it only returns the dataset, up to the point i
        for i in range(0,4):
            p[i].set_color(color[i]) #set the colour of each curveimport matplotlib.animation as ani
    animator = ani.FuncAnimation(fig, buildmebarchart, interval = 100)
    plt.show()

    动态饼状图

    可以观察到,其代码结构看起来与线型图并无太大差异,但依旧有细小的差别。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as pltfig,ax = plt.subplots()
    explode=[0.01,0.01,0.01,0.01] #pop out each slice from the piedef getmepie(i):
        def absolute_value(val): #turn % back to a number
            a  = np.round(val/100.*df1.head(i).max().sum(), 0)
            return int(a)
        ax.clear()
        plot = df1.head(i).max().plot.pie(y=df1.columns,autopct=absolute_value, label='',explode = explode, shadow = True)
        plot.set_title('Total Number of Deaths\n' + str(df1.index[min( i, len(df1.index)-1 )].strftime('%y-%m-%d')), fontsize=12)import matplotlib.animation as ani
    animator = ani.FuncAnimation(fig, getmepie, interval = 200)
    plt.show()

    主要区别在于,动态饼状图的代码每次循环都会返回一组数值,但在线型图中返回的是我们所在点之前的整个时间序列。返回时间序列通过 df1.head(i) 来实现,而. max()则保证了我们仅获得最新的数据,因为流行病导致死亡的总数只有两种变化:维持现有数量或持续上升。

    df1.head(i).max()

    动态条形图

    创建动态条形图的难度与上述两个案例并无太大差别。在这个案例中,作者定义了水平和垂直两种条形图,读者可以根据自己的实际需求来选择图表类型并定义变量栏。

    fig = plt.figure()
    bar = ''def buildmebarchart(i=int):
        iv = min(i, len(df1.index)-1) #the loop iterates an extra one time, which causes the dataframes to go out of bounds. This was the easiest (most lazy) way to solve this :)
        objects = df1.max().index
        y_pos = np.arange(len(objects))
        performance = df1.iloc[[iv]].values.tolist()[0]
        if bar == 'vertical':
            plt.bar(y_pos, performance, align='center', color=['red', 'green', 'blue', 'orange'])
            plt.xticks(y_pos, objects)
            plt.ylabel('Deaths')
            plt.xlabel('Countries')
            plt.title('Deaths per Country \n' + str(df1.index[iv].strftime('%y-%m-%d')))
        else:
            plt.barh(y_pos, performance, align='center', color=['red', 'green', 'blue', 'orange'])
            plt.yticks(y_pos, objects)
            plt.xlabel('Deaths')
            plt.ylabel('Countries')animator = ani.FuncAnimation(fig, buildmebarchart, interval=100)plt.show()

    在制作完成后,存储这些动态图就非常简单了,可直接使用以下代码:

    animator.save(r'C:\temp\myfirstAnimation.gif')

    感兴趣的读者如想获得详细信息可参考: 

    https://matplotlib.org/3.1.1/api/animation_api.html

    原文链接:

    https://towardsdatascience.com/learn-how-to-create-animated-graphs-in-python-fce780421afe

    ---------End---------

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  • 下面我们就以一个销售图表为例,看看PowerPoint 2016中,如何快速制作动态图表。实际工作中,我们会接触到大量的Excel图表。有时在做工作汇报的时候,需要将Excel图表导入到PPT中。这非常简单,在Excel中选中图表...

    PPT演示中,动态图表会比静态的更有视觉冲击力。下面我们就以一个销售图表为例,看看PowerPoint 2016中,如何快速制作出动态图表。

    实际工作中,我们会接触到大量的Excel图表。有时在做工作汇报的时候,需要将Excel图表导入到PPT中。这非常简单,在Excel中选中图表后按Ctrl+C键复制,再在PPT中按Ctrl+V键粘贴就可以了。

    16af166919587bddd87b817db9e11696.png

    在PowerPoint中,点选粘贴过来的图表,然后切换到动画选项卡,选中擦除项,再点击效果选项,从下拉菜单中选择按系列中的元素,就会即时看到柱状图一条一条往上涨的动态效果了。

    3c8ae85b285c2f82f0d3050b9ee4c204.png

    观看刚才的动画会发现一个问题,就是背景格也是动态的,这很不合理,需要调整一下。此时点击工具栏上的动画窗格,在右侧打开的动画窗格中可以看到所有的动画选项了。

    4d7855f14ddacb5af3dbff0ed29b795d.png

    任意选中一个选项,点击其右侧的下拉箭头,选择效果选项。

    cbd55ee862936bd966e433abe7d1c715.png

    在打开的效果选项窗口中,可以设置伴随动画播放的音响效果,切换到计时选项卡中,可以设置每个柱形条的动态时长,最关键的是切换到图表动画选项卡中,将通过绘制图表背景启动动画效果项取消勾选,然后点击确定。

    3923c7a6576ea0cc8f3b9931777974bb.png

    如此设置后,再播放动画效果时,图表的背景格线就不会动啦。按F5键欣赏一下效果吧,很酷吧。

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